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Universidad de Granada

FACULTAD DE CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN

Departamento de Didáctica de las Ciencias

Experimentales

TESIS DOCTORAL

APRENDIZAJE DE COMPETENCIAS VERSUS

APRENDIZAJE DE CONTENIDOS CIENTÍFICOS.

LA COMPETENCIA CIENTÍFICA DE EXPLICAR FENÓMENOS CIENTÍFICAMENTE

RELACIONADOS CON LA ESTRUCTURA DE LA MATERIA

Autora Mg. Graciela Inés Núñez Benavídez

Directora

Dra. Alicia Benarroch Benarroch

GRANADA, 2015

Editor: Universidad de Granada. Tesis DoctoralesAutora: Graciela Inés Núñez BenavídezISBN: 978-84-9125-799-8URI: http://hdl.handle.net/10481/43560

http://hdl.handle.net/10481/43560

APRENDIZAJE DE COMPETENCIAS VERSUS APRENDIZAJE DE

CONTENIDOS CIENTÍFICOS.

La Competencia Científica de Explicar Fenómenos Científicamente

relacionados con la Estructura de la Materia

Memoria que presenta

Graciela Inés Núñez Benavídez Para optar al grado de Doctor por la Universidad de Granada

Granada, 2015

La doctoranda DÑA. GRACIELA INÉS NÚÑEZ BENAVÍDEZ y la Directora de la Tesis DÑA. ALICIA BENARROCH BENARROCH, garantizamos, al firmar esta tesis doctoral, que el trabajo ha sido realizado por la doctoranda bajo la dirección de la directora de la tesis y hasta donde nuestro conocimiento alcanza, en la realización del trabajo, se han respetado los derechos de otros autores a ser citados, cuando se han utilizado sus resultados o publicaciones.

Melilla, Julio de 2015 Directora de la Tesis Doctoranda

Fdo.: Alicia Benarroch Fdo.: Graciela Inés Núñez Benavídez

A mi familia y a mis compañeros de trabajo que me alentaron en este camino.

Agradecimientos

A mi directora de tesis, Alicia Benarroch, por su generosidad y dedicación para guiarme y acompañarme en mi trabajo. A la Universidad Nacional de San Juan que mediante una beca financió parte de los costos de este Doctorado. A las Universidades de Mendoza y Granada, que me han dado esta oportunidad.

Resumen amplio

Esta investigación, anclada en las investigaciones sobre concepciones alternativas, trata de ir más allá de las mismas, y encontrar nexos de unión con el nuevo reto de evaluación del aprendizaje de competencias. La pregunta básica que subyace en ella es ¿se podría utilizar algunos de los constructos edificados en la evaluación de las concepciones alternativas para afrontar el desafío de la evaluación de competencias? La importancia de la cuestión es evidente por las elevadas expectativas generadas en torno al aprendizaje de competencias para la mejora general de la enseñanza en todos los niveles educativos. En el marco teórico se realiza una revisión del concepto de competencia y de los elementos que abarca. Asimismo, se indaga en la línea de investigación de las concepciones alternativas, relacionadas con la Naturaleza Corpuscular de la Materia, por ser este contenido el que subyace en una de las competencias sistemáticamente trabajadas en el marco de la evaluación PISA (Programme for International Student Assessment), expresada como “explicar fenómenos científicamente relacionados con la

estructura de la materia (modelo de partículas)” (INE, 2013). De él, se extraen los presupuestos teóricos de la investigación, que se pueden sintetizar en:

Por las similitudes de regularidad existentes entre (i) competencia científica y (ii) esquema explicativo, podría trazarse una equivalencia entre las demandas cognitivas de ambos constructos, a pesar de ser procedentes de distintas líneas de investigación. Para ambos, se pide que haya repetición ante variaciones del contexto, generalización a contextos similares y, ante lo nuevo, que se generen respuestas adecuadas (diferenciación).

Aprender competencias implica por tanto movilizar niveles de esquemas explicativos.

El aprendizaje de competencias es distinto del aprendizaje de contenidos científicos. El primero conlleva la integración de contenidos en las estructuras cognoscitivas, mientras que el aprendizaje de contenidos científicos sólo implica la memorización y la comprensión, lo que estrictamente hablando sería progreso pero no construcción de estructuras.

Con estos presupuestos, el problema se operativiza en encontrar una metodología que pueda discernir entre aprendizaje de contenidos y aprendizaje de competencias (vs

cambios de niveles de esquemas explicativos). Para ello, se ha sometido a dos grupos de estudiantes de edades muy diferentes entre sí (grupo de 12-13 años N=31 y grupo de universitarios N=29), a una intervención didáctica limitada (4 sesiones de trabajo) y se ha evaluado su aprendizaje a través de idéntico cuestionario administrado antes y después de la intervención didáctica. Las estrategias que han permitido discernir entre aprendizaje de contenidos y aprendizaje de competencias han sido:

a) Adaptación de un cuestionario ya existente, diseñado mediante unas estrategias de confrontación y de variación contextual, cuyo objetivo es maximizar el número de respuestas de los estudiantes que provienen de sus verdaderos esquemas de conocimiento.

b) Aplicación del cuestionario antes y después de la intervención didáctica. c) Análisis de las respuestas de los estudiantes, agrupación de las mismas y

jerarquización, alcanzando a construir las variables categoriales ordinales asociadas al cuestionario.

d) Análisis cuantitativo de datos, importante sobre todo para identificar las variables más significativas que se debe introducir en un análisis de

correspondencias múltiples a través del cual se consiga determinar los niveles explicativos de los estudiantes.

e) Tras la aplicación de los dos apartados anteriores a los resultados de los cuestionarios antes y después de la intervención didáctica, se habrían alcanzado los valores de los niveles explicativos tanto anteriores como posteriores a la misma, pero éstos deben ser recodificados para poder ser comparados, mediante un nuevo análisis de correspondencias múltiples que parta de la consideración de todas las variables anteriores y posteriores. Así se alcanzan los niveles explicativos transformados (o proyectados sobre el espacio gráfico de todas las variables anteriores y posteriores).

f) Tras la aplicación de los cuatro apartados anteriores a los resultados de los estudiantes de 12-13 años y a los estudiantes universitarios, por separado, ha sido necesario generar un nuevo análisis de correspondencias múltiples que parte de la consideración de todas las variables antes y poste de ambos grupos de estudiantes. Así se han alcanzado los niveles explicativos identificados con las variables NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT como variable común a ambos grupos de estudiantes.

Entre los principales resultados alcanzados, destacamos:

1. Los niveles explicativos-competenciales oscilan preferentemente:

a) para los estudiantes de 12-13 años, entre los valores 1 y 2 antes y después de la intervención didáctica. Sólo tres estudiantes alcanzan el valor 3 tras la misma.

b) para los estudiantes universitarios, entre los valores 3 y 4 antes de la intervención didáctica, y entre los valores 3 y 5 después de dicha intervención. Sólo tres estudiantes mantienen el valor 1 antes y después de la intervención didáctica.

2. El aprendizaje de competencias o cambios de niveles explicativos ha sido, para

ambos grupos de estudiantes, pequeño o nulo, de media. Este resultado global se debe a que la mayoría de los estudiantes no movilizan sus niveles explicativos y a que algunos lo hacen en un sentido positivo y otros en un sentido negativo.

3. El aprendizaje de contenidos específicos ha sido alto para ambos grupos de

estudiantes, y ligera pero significativamente superior para los de 12-13 años respecto a los universitarios.

4. La variabilidad del aprendizaje de competencias que se explica por la variación en el aprendizaje de contenidos específicos es del 24,8% para los estudiantes universitarios, del 37,7% para los estudiantes de 12-13 años y del 30,8% para la muestra total. Esto es, aprender competencias es distinto de aprender contenidos específicos, pero no son independientes entre sí.

5. El modelo cognoscitivo de Marín (1994a; 1994b; 2003 y 2005) y de Benarroch y Marín (1997) ha sido útil para interpretar los resultados obtenidos. Concretamente, se postula, a partir de este modelo, que el aprendizaje de contenidos específicos implica reestructuración débil -enriquecimiento y ampliación de la capacidad asimiladora- de los esquemas específicos, mientras que el aprendizaje de competencias implica reestructuración fuerte de los esquemas específicos y/o generales. Tras la intervención didáctica limitada, se ha permitido el aprendizaje de contenidos específicos, pero no se ha alcanzado la reestructuración fuerte, que exige el aprendizaje de competencias, pues esta es costosa y conlleva un tiempo alto de implicación afectiva y cognitiva por parte del estudiante.

6. Además, y según Benarroch (2001), en la progresión de niveles explicativos-competenciales en el ámbito de la naturaleza corpuscular de la materia, hay involucrados esquemas específicos y generales. Concretamente, en el cambio de nivel 2->3, está involucrado un esquema general operatorio (diferenciación entre volumen total y volumen corpuscular total), mientras que los restantes cambios de nivel están asociados a reestructuraciones de esquemas específicos. Así se explica (i) la dificultad del cambio aludido para los estudiantes de 12-13 años, y (ii) la barrera encontrada entre los niveles explicativos de ambos grupos de estudiantes.

En definitiva, se confirma que aprender competencias es difícil, pues implica reestructuración fuerte de esquemas, y no es una cuestión de todo o nada. La progresión

competencial puede ser estructurada en niveles, cuya transición puede ser más o menos dificultosa. Hay niveles competenciales que son especialmente dificultosos de alcanzar para los estudiantes de 12-13 años de edad, por la ausencia de esquemas generales –de carácter operatorio- que están implicados en dichos cambios. Estas dificultades desaparecen entre los estudiantes universitarios.

En el presente estudio se utilizan términos masculinos aludiendo a ambos géneros como grupo de población, para facilitar la lectura y sin existir ninguna intencionalidad de discriminación ni de tratamiento sexista del lenguaje. No obstante, en los análisis intergénero sí se realiza esta diferenciación.

Tesis Doctoral de Graciela Inés Núñez Pág. 15

APRENDIZAJE DE COMPETENCIAS VERSUS APRENDIZAJE DE

CONTENIDOS CIENTÍFICOS.

LA COMPETENCIA CIENTÍFICA DE EXPLICAR FENÓMENOS CIENTÍFICAMENTE

RELACIONADOS CON LA ESTRUCTURA DE LA MATERIA.

AGRADECIMIENTOS..................................................................................................... 9 RESUMEN AMPLIO...................................................................................................... 11 ÍNDICE......................................................................................................................... 15 ÍNDICE DE TABLAS...................................................................................................... 20 ÍNDICE DE FIGURAS..................................................................................................... 25

Capítulo 1 INTRODUCCIÓN Y PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .................................. 29

1.1 INTRODUCCIÓN 31

1.2 SUPUESTOS PREVIOS 32

1.2.1 El concepto de competencia científica y sus cualidades destacables para este trabajo 32

1.2.2 El concepto de “esquema explicativo” construido en investigaciones previas sobre el conocimiento de los estudiantes 33

1.2.3 La relación entre competencia científica y esquema explicativo 36 1.3 OBJETIVOS Y ESTRUCTURA GENERAL DEL TRABAJO 37

Capítulo 2 MARCO TEÓRICO ...................................................................................................... 39 2.1 EL APRENDIZAJE DE COMPETENCIAS CIENTÍFICAS 41

2.1.1 Del aprendizaje de la cultura a la cultura del aprendizaje. ¿Qué cambia en la enseñanza de las ciencias? 41

2.1.2 El estado actual de la enseñanza de las ciencias experimentales 43 2.1.3 La competencia científica: la nueva moda curricular que trata de dar

respuesta a las necesidades sociales 50

2.1.4 La competencia científica en el curriculum español, argentino y en PISA 57 2.1.5 Desgranando el concepto de competencia y sus implicaciones para la

enseñanza-aprendizaje de las ciencias 62

2.1.6. Competencia versus conocimientos conceptuales, procedimentales y actitudinales El aprendizaje de los contenidos actitudinales en la enseñanza (72); El aprendizaje de los contenidos procedimentales en la enseñanza (73); El aprendizaje de los contenidos conceptuales en la enseñanza (76)

71

2.1.7. El aprendizaje de competencias científicas 79

Pág. 16 Tesis Doctoral de Graciela Inés Núñez

2.1.8. ¿Qué información del estudiante es relevante para enseñar competencias científicas? 85

2.1.9. La competencia científica PISA: “Explicar fenómenos científicamente relacionados con la estructura de la materia (modelo de partículas)” 88

2.2 EL APRENDIZAJE SOBRE LA NATURALEZA CORPUSCULAR DE LA MATERIA 92

2.2.1 La NCM y su importancia en la ciencia La potencialidad de la NCM para la resolución de cuestiones físicas en la vida cotidiana (96); La NCM como introducción al mundo conceptual de la Química (98); La NCM como recurso para aprender sobre la ciencia (99)

92

2.2.2 La Naturaleza Corpuscular de la Materia y su importancia para la modelización 100

2.2.3 La NCM y su importancia en la investigación educativa 105 2.2.4 Las investigaciones sobre aprendizaje en NCM

Investigaciones referidas a concepciones de los alumnos sobre la naturaleza corpuscular de la materia (106); Propuestas de enseñanza sobre la naturaleza corpuscular de la materia (118)

106

2.3 SÍNTESIS DEL CAPÍTULO 128

Capítulo 3 DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN .......................................................................... 131

3.1 INTRODUCCIÓN: PRESUPUESTOS METODOLÓGICOS 133

3.2 HIPÓTESIS DE TRABAJO 136

3.2.1 Hipótesis relacionadas con niveles explicativos y su eventual identificación 136

3.2.2 Hipótesis relacionadas con la evaluación del aprendizaje 137

3.2.3 Hipótesis relacionadas con el aprendizaje de contenidos y competencias 137

3.2.4 Hipótesis fundamentadas en el modelo cognoscitivo propuesto 138 3.3 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN 138

3.3.1 Participantes 138 3.3.2 Instrumento de recogida de datos 139 3.3.3 Diseño de enseñanza 141 3.3.4 Aplicación de la prueba seleccionada en instancia de pretest 159 3.3.5 Aplicación de propuesta de enseñanza 159 3.3.6 Aplicación de la prueba seleccionada en instancia de postest 159

3.4 TRATAMIENTO DE LOS DATOS 160

3.4.1. Agrupamiento y jerarquización de las respuestas de los estudiantes 160

3.4.2 Módulos categoriales de los estudiantes de 12-13 años en el pretest y postest 163

3.4.3 Módulos categoriales de los estudiantes universitarios en el pretest y postest 180

3.5 MATRICES DE DATOS 198


Capítulo 4 RESULTADOS I: APRENDIZAJE EN LOS ESTUDIANTES DE 12-13 AÑOS ..... 205

4.1 IDENTIFICACIÓN DE LOS NIVELES INICIALES DE LOS ESTUDIANTES DE 12-13

AÑOS (GRUPO E-PRE) 207

4.1.1 Análisis estadístico de variables 208

4.1.2 Agrupamiento de sujetos por sus comportamientos semejantes. Análisis clúster 211

4.1.3 Análisis de correspondencias múltiples 214 4.1.4 Identificación de los niveles explicativos iniciales de los estudiantes 218 4.2 IDENTIFICACIÓN DE LOS NIVELES FINALES DE LOS ESTUDIANTES DE 12-13

AÑOS (GRUPO E-POS) 220



4.2.3 Análisis de correspondencias múltiples 227 4.2.4 Identificación de los niveles explicativos finales de los estudiantes 230 4.3 RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LOS ESTUDIANTES DE 12-13 AÑOS 232

4.3.1 Resultados de aprendizaje a partir del rendimiento acumulado en la entrevista 232

4.3.2 Resultados de aprendizaje a partir de los niveles de esquemas explicativos 235

Capítulo 5 RESULTADOS II: APRENDIZAJE EN LOS UNIVERSITARIOS ......................... 241

5.1 IDENTIFICACIÓN DE LOS NIVELES INICIALES DE LOS ESTUDIANTES

UNIVERSITARIOS (GRUPO U-PRE) 243



5.1.3 Análisis de correspondencias múltiples 251 5.1.4 Identificación de los niveles explicativos iniciales de los estudiantes 255 5.2 IDENTIFICACIÓN DE LOS NIVELES FINALES DE LOS ESTUDIANTES

UNIVERSITARIOS (GRUPO U-POS) 257



5.2.3 Análisis de correspondencias múltiples 262 5.2.4 Identificación de los niveles explicativos iniciales de los estudiantes 265 5.3 RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LOS ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS 267

5.3.1 Resultados de aprendizaje a partir del rendimiento acumulado en la entrevista 267

5.3.2 Resultados de aprendizaje a partir de los niveles de esquemas explicativos 270


Capítulo 6 RESULTADOS III: COMPARACIÓN DE RESULTADOS DE APRENDIZAJE

ENTRE ESTUDIANTES DE 12-13 AÑOS Y UNIVERSITARIOS ........................... 277

6.1 COMPARACIÓN DE RESULTADOS DE APRENDIZAJE CONSIDERADO COMO

GANANCIA DE RAE 282


GANANCIA DE NIVEL EXPLICATIVO 286

6.3 COMPARACIÓN DE RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE COMPETENCIAS 293

6.3.1 Relación entre aprendizaje de competencias y aprendizaje de contenidos

294

6.4 SIGNIFICADO FÍSICO DE LOS NIVELES EXPLICATIVOS 299

Capítulo 7 DISCUSIÓN DE RESULTADOS Y CONCLUSIONES ........................................... 303 7.1 CONTRASTE DE HIPÓTESIS 305

7.1.1 Hipótesis relacionadas con los niveles explicativos 305 7.1.2 Hipótesis relacionadas con el aprendizaje 311

7.1.3 Hipótesis relacionadas con la comparación entre aprendizaje de contenidos y competencias 313

7.1.4 Hipótesis relacionada con el modelo cognoscitivo propuesto 313 7.2 CONCLUSIONES MÁS RELEVANTES 316

7.3 DISCUSIÓN E IMPLICACIONES 318

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 321

ANEXOS

ANEXO 1. CUESTIONARIO 339 ANEXO 2. PROPUESTA DE ENSEÑANZA 347 ANEXO 3. CATEGORÍAS EMPÍRICAS DE LOS ESTUDIANTES DE 12-13 AÑOS 359 ANEXO 4. CATEGORÍAS EMPÍRICAS DE LOS ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS 379 ANEXO 5. CATEGORÍAS ESTRUCTURALES 399


ANEXOS DIGITALES: TRABAJOS PUBLICADOS DE LA TESIS

ANEXO DIGITAL 1 Núñez, G. y Benarroch, A. (2010) Análisis de competencias

utilizadas por alumnos universitarios en la aplicación de una propuesta sobre Modelo Corpuscular de la Materia. VI Jornadas Internacionales y IX Jornadas Nacionales de Enseñanza Universitaria de la Química. 9 al 11 de julio de 2010. Santa Fe. Argentina.

ANEXO DIGITAL 2 Benarroch, A. y Núñez, G. (2014). Aprendizaje de competencias versus conocimientos específicos sobre el modelo corpuscular de la materia. II Simposio Internacional de Enseñanza de las Ciencias. Congreso virtual, 13 al 16 de octubre de 2014. En Membiela, P., Casado, N., y Cebreiros, M.I. (Eds.). La enseñanza de las ciencias:

desafíos y perspectivas (en prensa). Ourense: Educación Editora. ANEXO DIGITAL 3 Benarroch, A. y Nuñez, G. (2015). Aprendizaje de competencias

científicas versus aprendizaje de contenidos específicos. Una propuesta de evaluación. Enseñanza de las Ciencias, 33(2), pp. 9-27. DOI: http://dx.doi.org/10.5565/rev/ensciencias.1578

http://dx.doi.org/10.5565/rev/ensciencias.1578


Índice de Tablas

Tabla 1 Tipos de competencias que se evalúan en los proyectos Tuning………… 54

Tabla 2 Listados de las seis competencias priorizadas por los colectivos encuestados

en los proyectos Tuning europeo y Tuning para América Latina

………………………………………………………………………………… 54

Tabla 3 Características de las competencias…………………………………………… 68

Tabla 4 Fases en el entrenamiento procedimental: de la técnica a la estrategia

(Fuente: Pozo y Gómez Crespo, 1998)………………………………………… 76

Tabla 5 Tipos de reestructuraciones de los esquemas de conocimiento (Fuente:

Elaboración propia a partir de Marín, 2003)………………………………. 83

Tabla 6 Diseño de un cuestionario para identificar conocimientos previos

relacionados con la competencia científica pisa “Explicar fenómenos científicamente relacionadas con la estructura de la materia (modelo de

partículas)”………………………………………………………………………….. 88

Tabla 7 Contenidos del currículum español relacionados con la NCM………….. 94

Tabla 8 Postulados de la teoría de la naturaleza corpuscular de la materia. Fuente:

Benarroch (1998a)…………………………………………………………………. 95

Tabla 9 Comparación semántica entre los niveles de descripción empírico, modelo cinético-corpuscular y modelo atómico corpuscular. Fuente: Benarroch

(2000c)……………………………………………………………………………….. 104

Tabla 10 Contenidos y actividades propuestas por Oliva et al. (2003). Fuente:

Elaboración propia en base a la propuesta………………………………….. 120

Tabla 11 Comparación entre el análogo y el sistema propuesta por Oliva y Aragón

(2008). Fuente: Elaboración propia a partir del trabajo citado…………. 125

Tabla 12 Cuestionario y nombre de las variables generadas con descripción de su contenido…………………………………………………………………………….. 161

Tabla 13 Construcción de la variable AMA para los estudiantes de 12-13 años……… 198

Tabla 14 Matrices de datos construidas en la investigación………………………….. 199

Tabla 15 Matriz de datos E_PRE…………………………………………………………… 201

Tabla 16 Matriz de datos E_POS…………………………………………………………… 202

Tabla 17 Matriz de datos U_PRE…………………………………………………………… 203

Tabla 18 Matriz de datos U_POS…………………………………………………………… 204

Tabla 19 Matriz de correlaciones E_PRE (estudiantes de 12-13 años antes de la

intervención)………………………………………………………………………… 208

Tabla 20 Análisis factorial de E_PRE. Varianza total explicada…………………….. 210

Tabla 21 Análisis factorial de E_PRE. Pesos factoriales de las variables en cada uno

de los componentes extraídos…………………………………………………… 210

Tabla 22 Análisis de conglomerado en dos fases realizado sobre las variables más

significativas de la matriz de datos E_PRE…………………………………… 211

Tabla 23 Centros iniciales de los conglomerados en E_PRE…………………………. 212

Tabla 24 Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes E_PRE (variable 212


CLUSTER)……………………………………………………………………………..

Tabla 25 Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes E_PRE (variable

CLUSTER_A)…………………………………………………………………………. 213

Tabla 26 Resumen del modelo utilizado en el ACM (E_PRE)………………………….. 215

Tabla 27 Nivel explicativo de los estudiantes de 12-13 años obtenido a partir de su

ubicación espacial en el ACM…………………………………………………….. 219

Tabla 28 Comparación de los valores de las variables ‘NIVEL_PRE’ y ‘CLUSTER_A’ para estudiantes de 12-13 años……………………………….

219

Tabla 29 Matriz de correlaciones de E_POS.......................................................... 222

Tabla 30 Análisis Factorial de E_POS. Varianza total explicada……………………… 223

Tabla 31 Análisis factorial de E_POS. Pesos factoriales de las variables en cada uno

de los componentes extraídos…………………………………………………….. 223


significativas de la matriz de datos E_POS…………………………………….. 224

Tabla 33 Centros iniciales de los conglomerados en E_POS………………………….. 225

Tabla 34 Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes E_POS (variable

CLUSTER)……………………………………………………………………………. 225

Tabla 35 Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes E_POS (variable

CLUSTER_B)………………………………………………………………………… 226

Tabla 36 Resumen del modelo utilizado en el ACM (E_POS)………………………… 228

Tabla 37 Nivel explicativo final de los estudiantes de 12-13 años, obtenido a partir de

su ubicación espacial en el ACM………………………………………………… 231

Tabla 38 Comparación de los valores de las variables ‘NIVEL_POS’ y

‘CLUSTER_B’ para estudiantes de 12-13 años………………………………. 231

Tabla 39 Rendimientos acumulados de la entrevista (RAE) antes y después de la

intervención educativa para estudiantes de 12-13 años…………………….. 233

Tabla 40 Prueba T de medias entre RAE_A y RAE_B para muestras relacionadas (estudiantes de 12-13 años)……………………………………………………….

233

Tabla 41 Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo inferior de 12-13

años…………………………………………………………………………………….. 233

Tabla 42 Prueba de muestras relacionadas(a) para el grupo inferior de 12-13 años 234

Tabla 43 Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo medio de 12-13

años…………………………………………………………………………………….. 234

Tabla 44 Prueba de muestras relacionadas(a) para el grupo medio de 12-13 años 234

Tabla 45 Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo superior de 12-13

años…………………………………………………………………………………… 234

Tabla 46 Prueba de muestras relacionadas(a) para el grupo superior de 12-13 años 234

Tabla 47 Matriz de correlaciones entre variables anteriores y posteriores a la

intervención didáctica…………………………………………………………….. 235

Tabla 48 Resumen del modelo del ACM para estudiantes de 12-13 años (Matrices

E_PRE y E_POS)…………………………………………………………………… 236

Tabla 49 Valores de las variables NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T para estudiantes

de 12-13 años……………………………………………………………………….. 238


Tabla 50 Tabla de contingencia NIVEL_PRE_T * NIVEL_POS_T para estudiantes de

12-13 años…………………………………………………………………………… 238

Tabla 51 Matriz de correlaciones U_PRE (Universitarios antes de la intervención) 245

Tabla 52 Análisis factorial de U_PRE. Varianza total explicada…………………….. 247

Tabla 53 Análisis factorial de U_PRE. Pesos factoriales de las variables en cada uno


Tabla 54 Análisis de conglomerado en dos fases realizado sobre las variables más significativas de la matriz de datos U_PRE…………………………………… 248

Tabla 55 Centros iniciales de los conglomerados en U_PRE…………………………. 249

Tabla 56 Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes E_PRE (variable CLUSTER)……………………………………………………………………………. 249

Tabla 57 Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes U_PRE (variable

CLUSTER_A)………………………………………………………………………… 250

Tabla 58 Resumen del modelo utilizado en el ACM (U_PRE)…………………………. 252

Tabla 59 Nivel explicativo previo (‘NIVEL_PRE’) de los estudiantes universitarios

obtenido a partir de su ubicación espacial en el ACM……………………… 256

Tabla 60 Comparación de los valores de las variables ‘NIVEL_PRE’ y ‘CLUSTER_A’ para universitarios……………………………………………….. 256

Tabla 61 Matriz de correlaciones de U_POS………………………………………………. 258

Tabla 62 Análisis Factorial de U_POS. Varianza total explicada……………………. 259

Tabla 63 Análisis factorial de U_POS. Pesos factoriales de las variables en cada uno



significativas de la matriz de datos U_POS…………………………………… 260

Tabla 65 Centros iniciales de los conglomerados en U_POS………………………… 261

Tabla 66 Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes U_POS (variable

CLUSTER_B)…………………………………………………………………………. 261

Tabla 67 Resumen del modelo utilizado en el ACM (U_POS)…………………………. 263

Tabla 68 Nivel explicativo final de los universitarios, obtenido a partir de su

ubicación espacial en el ACM……………………………………………………. 266

Tabla 69 Comparación de los valores de las variables ‘NIVEL_POS’ y ‘CLUSTER_B’ para universitarios………………………………………………. 266

Tabla 70 Rendimientos acumulados de la entrevista (RAE) antes y después de la

intervención educativa para estudiantes universitarios……………………. 268

Tabla 71 Prueba T de medias entre RAE_A y RAE_B para muestras relacionadas

(estudiantes universitarios)……………………………………………………….. 268

Tabla 72 Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo inferior de universitarios………………………………………………………………………… 268

Tabla 73 Prueba de muestras relacionadas(a) para el grupo inferior de universitarios 268

Tabla 74 Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo medio de

universitarios…………………………………………………………………………. 269

Tabla 75 Prueba de muestras relacionadas(a) para el grupo medio de universitarios 269


Tabla 76 Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo superior de

universitarios………………………………………………………………………… 269

Tabla 77 Prueba de muestras relacionadas(a) para el grupo superior de

universitarios…………………………………………………………………………. 269

Tabla 78 Matriz de correlaciones entre variables anteriores y posteriores a la

intervención didáctica………………………………………………………………. 271

Tabla 79 Resumen del modelo del ACM para estudiantes universitarios (Matrices U_PRE y U_POS)……………………………………………………………………. 272

Tabla 80 Valores de las variables NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T para

universitarios………………………………………………………………………… 275

Tabla 81 Tabla de contingencia NIVEL_PRE_T * NIVEL_POS_T para universitarios 275

Tabla 82 Estadísticos descriptivos de las variables de entrada en el estudio

comparativo………………………………………………………………………….. 280

Tabla 83 Variables involucradas en la construcción de NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T………………………………………………………………………. 281

Tabla 84 Prueba T para la igualdad de medias de la variable GANANCIA_RAE entre

ambos grupos de estudiantes…………………………………………………….. 285

Tabla 85 Correlaciones entre las variables cuando se consideran conjuntamente

todos los estudiantes………………………………………………………………. 287

Tabla 86 Análisis factorial con las variables más significativas cuando se consideran conjuntamente todos los estudiantes………………………………………………. 288

Tabla 87 Análisis factorial con las variables más significativas cuando se consideran

conjuntamente todos los estudiantes. Matriz de componentes……………. 288

Tabla 88 Valores de las nuevas variables NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT……. 290

Tabla 89 Estadísticos descriptivos de los niveles explicativos PRE y POS para

estudiantes de 12-13 años………………………………………………………... 291

Tabla 90 Estadísticos descriptivos de los niveles explicativos PRE y POS para universitarios………………………………………………………………………… 291

Tabla 91 Prueba T para muestras independientes de GANANCIA_NIVEL entre ambos

grupos de estudiantes……………………………………………………………… 292

Tabla 92 Número de estudiantes de ambos grupos que avanzan, permanecen y retroceden en sus niveles competenciales…………………………………….. 294

Tabla 93 Correlaciones entre GANANCIA_NIVEL y GANANCIA_RAE…………….. 296

Tabla 94 Resumen del modelo de regresión lineal de GANANCIA_NIVEL de GANANCIA_RAE…………………………………………………………………… 296

Tabla 95 ANOVA del modelo de regresión lineal de GANANCIA_NIVEL de

GANANCIA_RAE…………………………………………………………………… 297

Tabla 96 Coeficientes del modelo de regresión lineal de GANANCIA_NIVEL respecto

a GANANCIA_RAE…………………………………………………………………. 297

Tabla 97 Significado de los niveles explicativos (Benarroch, 1998)…………………. 301

Tabla 98 Descriptivos para NIVEL_PRE_TT de los estudiantes de 12-13 años……. 306

Tabla 99 Descriptivos para NIVEL_PRE_TT de los estudiantes universitarios……. 307

Tabla 100 Descriptivos para NIVEL_POS_TT de los estudiantes de 12-13 años…… 309


Tabla 101 Descriptivos para NIVEL_POS_TT de los estudiantes universitarios……. 310

Tabla 102 Niveles explicativos encontrados por Benarroch (1997) para los estudiantes

de las mismas edades que en nuestro estudio………………………………… 319

Índice de Figuras Figura 1 Mapa de conceptos implicados en el epígrafe 1.2.2…………………. 35

Figura 2 Resultados de desempeño en ciencias en Latinoamérica. (Fuente: elaboración propia a partir de OCDE, 2014)…………………………. 44

Figura 3 Resultados por niveles de desempeño en ciencias en Latinoamérica. (Fuente: OCDE, 2007)…………………………………………………. 45

Figura 4 Porcentaje de alumnos por nivel de desempeño en ciencias naturales de 2º/3º y 5º/6º año de escuela secundaria (Fuente: elaboración propia a partir de los datos del MEA, 2009a)…………………………………… 46

Figura 5 Porcentajes de respuestas de los jóvenes europeos ante la cuestión “¿Estás pensando estudiar en los siguientes campos?” (Fuente: European Commission, 2008)……………………………………………………. 47

Figura 6 Medias de las respuestas de los estudiantes agrupados por nivel educativo a dos ítems (Fuente: Elaboración propia a partir del trabajo de Vázquez y Manassero, 2008)…………………………………………. 47

Figura 7 Porcentajes de respuestas de los jóvenes de 27 países europeos ante la cuestión “Estas pensando estudiar ciencias naturales?” (Fuente: European Commission, 2008)…………………………………………. 48

Figura 8 Porcentaje del alumnado de nuevo ingreso en la universidad por rama de enseñanza. Cursos 1998-99 y 2008-09. (Fuente: ME, 2009)………… 49

Figura 9 Porcentajes de nuevos inscriptos en carreras de pregrado y grado en Argentina. Año 2008. (Fuente: Elaboración propia a partir de MEA, 2009b)………………………………………………………………….. 49

Figura 10 Marco de la evaluación en ciencias de PISA. (Fuente: OCDE, 2006). 61 Figura 11 Categorías del conocimiento de la ciencia en PISA. (Fuente: OCDE,

2006)…………………………………………………………………… 62 Figura 12 Definición de competencia. (Fuente: Elaboración propia en base a la

definición de Zabala y Arnau, 2007)…………………………………. 67 Figura 13 Concepto de competencia usando el modelo del iceberg. (Fuente:

Elaboración propia a partir de otros modelos similares). 70 Figura 14 Componentes de los contenidos procedimentales. (Fuente: adaptado de

Pozo y Gómez Crespo, 1998)…………………………………………. 75 Figura 15 Red de Esquemas de Conocimiento existentes en la Estructura

Cognoscitiva. (Fuente: Elaboración propia a partir de Marín, 1994a; 1994b, 2003 y 2005)………………………………………………….. 80

Figura 16 Mapa de conceptos implicados en el trabajo…………………………. 90 Figura 17 Esquema en el que se indica cómo se obtienen los esquemas

explicativos y su vinculación con los esquemas de conocimiento 91 Figura 18 Relaciones entre el nivel fenomenológico y el nivel de modelización

para explicar el comportamiento de la materia. (Fuente: Benarroch, 2000c)………………………………………………………………….. 103

Figura 19 Modelo de materia correspondiente a los niveles explicativos de los alumnos referidos al Modelo Corpuscular (Elaboración propia en base a Benarroch, 2000b)……………………………………………………… 113


Figura 20 El aprendizaje como un continuo entre contenidos específicos y competencias científicas………………………………………………. 130

Figura 21 Delimitación de los planos de trabajo del conocimiento del alumno. (Elaboración propia en base a Benarroch, 1998)……………………… 133

Figura 22 Posibles respuestas de los estudiantes ante una situación problema. (Elaboración propia en base a Benarroch, 1998. Explicación en el texto) 134

Figura 23 Representación cartesiana de la variable SUMA_A de los estudiantes de 12-13 años antes de la intervención. Asociación por conglomerados 214

Figura 24 Análisis de correspondencias múltiples realizado con las variables más significativas de E_PRE……………………………………………….. 216

Figura 25 Análisis de correspondencias múltiples (E_PRE) realizado únicamente con las variables cuyas categorías se corresponden mejor………….. 217

Figura 26 Análisis de correspondencias múltiples (E_PRE). Se muestra la ubicación de los estudiantes en el espacio definido por las variables más significativas y homogéneas (ACP_A, ALP_A, APO_A y SUMA_A) 218

Figura 27 Representación cartesiana de la variable SUMA_B de los estudiantes de 12-13 años después de la intervención. Asociación por conglomerados 227

Figura 28 Análisis de correspondencias múltiples realizado con las variables más significativas de E_POS……………………………………………….. 229

Figura 29 Análisis de correspondencias múltiples (E_POS). Se muestra la ubicación de los estudiantes en el espacio definido por las variables más significativas (AGA_B, PIN_B, AMA_B, AMP_B, VER_B, TEM_B, ALP_B)………………………………………………………………… 230

Figura 30 Análisis de correspondencias múltiples (E_PRE_POS). Se muestra la ubicación de las categorías de las variables más significativas (AMA_A, AMA_B, AMP_B, VER_B y ALP_B)………………………………… 236

Figura 31 Análisis de correspondencias múltiples (E_PRE_POS). Se muestra la ubicación de las categorías de las variables NIVEL_POS y NIVEL_PRE en el espacio definido por las variables más significativas (AGA_B, PIN_B, AMA_B, AMP_B, VER_B, TEM_B, ALP_B)………………… 237

Figura 32 Representación cartesiana de la variable SUMA_A de los estudiantes universitarios antes de la intervención. Asociación por conglomerados 251

Figura 33 Análisis de correspondencias múltiples realizado con las variables más significativas de U_PRE………………………………………………. 253

Figura 34 Análisis de correspondencias múltiples (U_PRE) realizado únicamente con las variables cuyas categorías se corresponden mejor………….. 254

Figura 35 Análisis de correspondencias múltiples (U_PRE). Se muestra la ubicación de los estudiantes en el espacio definido por las variables más significativas y homogéneas (AAN_A, ALA_A, APO_A, SUMA_A) 255

Figura 36 Representación cartesiana de la variable SUMA_B de los estudiantes universitarios después de la intervención. Asociación por conglomerados…………………………………………………………. 262

Figura 37 Análisis de correspondencias múltiples realizado con las variables más significativas de U_POS……………………………………………….. 264

Figura 38 Análisis de correspondencias múltiples (U_POS). Se muestra la ubicación de los estudiantes en el espacio definido por las variables más significativas (PIN_B, VER_B, TEM_B, ALP_B, ACP_B, AAN_B, APO_B y GCO_B)………………………………………………………. 265

Figura 39 Análisis de correspondencias múltiples (U_PRE_POS). Se muestra la ubicación de las categorías de las variables más significativas (ALA_A, ALP_A, AAN_A, APO_A, ALP_B, APO_B y AAN_B)……………. 273

Figura 40 Análisis de correspondencias múltiples (U_PRE_POS). Se muestra la ubicación de las categorías de las variables NIVEL_POS y NIVEL_PRE en el espacio definido por las variables más significativas (ALA_A, ALP_A, AAN_A, APO_A, ALP_B, APO_B y AAN_B)……………….. 274


Figura 41 Representación de RAE_A frente a la EDAD…………………………… 282

Figura 42 Representación de RAE_B frente a la EDAD………………………… 283

Figura 43 Representación de RAE_B frente a RAE_A………………………….. 284

Figura 44 Gráfico comparativo de los niveles iniciales medios y de las ganancias RAE de los estudiantes y universitarios………………………………. 286

Figura 45 Análisis de correspondencias múltiples realizado con las variables más significativas del sistema conjunto y proyección sobre el mismo de las variables NIVEL_POS_T y NIVEL_PRE_T………………………….. 289

Figura 46 Gráfico comparativo de los valores medios de los niveles explicativos de ambos grupos de estudiantes antes y después de la intervención didáctica………………………………………………………………… 291

Figura 47 Contraste para la igualdad de tendencia central entre GANANCIA_NIVEL y GANANCIA_RAE………………………….. 295

Figura 48 Línea de ajuste de la dependencia de GANANCIA_NIVEL respecto a GANANCIA_RAE…………………………………………………….. 298

Figura 49 Gráfico resultante de proyectar las variables más significativas sobre el espacio definido por los Niveles Explicativos (Variables NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT)………………………………… 300


CAPÍTULO

INTRODUCCIÓN Y

PLANTEAMIENTO DEL

PROBLEMA

Capítulo 1: Introducción y Planteamiento del Problema


1.1 INTRODUCCIÓN

La tesis doctoral que aquí se presenta es una investigación sobre aprendizaje de las ciencias. No es fácil para el profesorado, acostumbrado a centrar la atención en nuestra propia actividad profesional, la enseñanza, desviar el eje de las preocupaciones hacia el estudiante y lo que éste aprende. Sin embargo, si la enseñanza de las ciencias se ocupa del conjunto de condiciones y acciones externas al estudiante para conseguir que éste aprenda los contenidos científicos, no cabe duda de que cuánto más sepamos de aprendizaje científico, mejor preparados estaremos para afrontar la tarea de ayudar a su optimización. Enseñar ciencias sea probablemente elaborar y recrear experiencias de aprendizaje. Pero no es nuevo para la didáctica de las ciencias experimentales (DCE) trabajar sobre aprendizaje. Por el contrario, es quizás intrínseco a su propio nacimiento como disciplina. La década de los ochenta vio crecer la importancia del estudio de “lo que el

alumno ya sabe” de forma exponencial, y probablemente debamos a esta línea de investigación relacionada con el aprendizaje, la consolidación de la didáctica de las ciencias. Esto no significa que los estudios y proyectos anteriores, en gran parte centrados en la enseñanza, no fueran relevantes. Probablemente los “métodos de

enseñanza por descubrimiento” o las “propuestas de aprendizaje por recepción

significativa” fueran sus principales generadores o desencadenantes. Sin embargo, como dice Gimeno-Sacristán (2008, p. 10),

Causa cierta perplejidad la facilidad con la que se ponen en circulación lenguajes y metáforas que nos arrastran a denominar de manera aparentemente nueva a aquello que hasta ese momento reconocíamos de otra forma. […] Los nuevos lenguajes puede que sean necesarios para abordar nuevas realidades, para descubrir algo verdaderamente nuevo en ellas pero, frecuentemente, son la expresión de la capacidad que los poderes y burocracias tienen para uniformar las maneras de ver y pensar la realidad en función de determinados intereses.

En el ámbito de la educación, invadiendo el área de la didáctica de las ciencias y de las restantes materias, el nuevo lenguaje está dominado por el término de competencia. Educar por competencias, enfoque competencial, enseñanza por competencias… son algunas de las acepciones que ponen el acento en la relevancia de que los estudiantes del siglo XXI adquieran competencias. Para los objetivos de este trabajo, nos centramos en el aprendizaje de competencias científicas y en una posible metodología que pueda servir para su evaluación, discriminándolo del aprendizaje de contenidos específicos, ambos en relación al Modelo Corpuscular de la Materia (MCM). El MCM es un contenido básico en los diseños curriculares de los cursos superiores de la enseñanza obligatoria de casi todos los países, lo que se justifica por distintos motivos



entre los que destacan (Benarroch, 2000a) su importancia para la ciencia actual, su utilidad para explicar y predecir cuestiones de la vida cotidiana, su potencialidad para favorecer el trabajo con modelos físicos, su capacidad para clarificar conceptos macroscópicos y su carácter básico en la iniciación en el ámbito de la química, entre otros. Asimismo, en el Programa para la Evaluación Internacional de los Alumnos (PISA), una competencia medida fue la de “explicar fenómenos científicamente

relacionados con la estructura de la materia (modelo de partículas)” (INE, 2013). Sin embargo, para que este contenido pueda serle útil al aprendiz en sus futuras actuaciones como ciudadano o en ámbitos profesionales y pueda ser aplicado en contextos prácticos, se requiere que su aprendizaje trasvase el ámbito puramente académico y que el estudiante llegue a ser poseedor de la competencia científica correspondiente que le permita resolver problemas de su vida cotidiana y actuar de modo competente ante las demandas externas. En consecuencia, en este trabajo, partiendo de una determinada concepción de competencia científica, evidentemente diferente del propio concepto de conocimiento científico, se pretende la evaluación del aprendizaje de ambos aspectos, competencia y contenido, tras la aplicación de una intervención didáctica específica. Ésta se realizó con un grupo de estudiantes de 12-13 años y otro grupo de estudiantes universitarios de la provincia de San Juan (Argentina). 1.2 SUPUESTOS PREVIOS

En este apartado trataremos de presentar sintéticamente los supuestos previos que dieron origen a la investigación. Como se verá a continuación, estos están fundamentados en las investigaciones previas sobre preconcepciones, pero también en los modelos cognoscitivos que se utilizaron en algunas de dichas investigaciones. En él se van a distinguir tres partes. En la primera, esbozaremos el concepto de competencia y los observables que podrían acompañar a su evaluación. En la segunda, el concepto de esquema explicativo, usado en algunas investigaciones previas acerca del conocimiento del estudiante. El objetivo de la tercera parte es ligar las dos anteriores mostrando la posible relación entre ambos conceptos y las ventajas que ello nos proporciona para la evaluación de competencias científicas. 1.2.1 El concepto de competencia científica y sus cualidades destacables para

este trabajo

El concepto de competencia científica parece ser una señal de identidad de los nuevos currículos planteados en todos los niveles educativos del siglo XXI. Más allá de sus elementos diferenciadores, se podría entroncar con tendencias curriculares que poseen bastante tradición en la educación de ciencias, ya que, como señalan de Pro y Rodríguez (2010), la “ola competencial” no puede hacer tabla rasa de todo lo que se ha realizado sin ella. Por el contrario, desde la investigación en la enseñanza de las ciencias se lleva bastante tiempo reaccionando ante la enseñanza habitual de contenidos específicos de ciencias que tan cortos resultados prácticos y funcionales ofrece. El uso del término competencia podría ser consecuencia de la necesidad de superar una enseñanza que, en



la mayoría de los casos, se ha reducido al aprendizaje memorístico de contenidos, hecho que conlleva la dificultad para que éstos puedan ser aplicados en la vida real (Zabala y Arnau, 2007). Más allá de su carácter polisémico, al definir “competencia” es usual aludir a la acción exitosa, adecuada o efectiva de una persona para desarrollar una actividad ante situaciones diversas en un ámbito concreto. Si el ámbito es el propio de las ciencias, entonces se habla de “competencia científica”. Aunque las diferencias son palpables cuando se quiere precisar cómo se evalúa la “acción exitosa, adecuada o efectiva”, para lo que se pretende en este trabajo, sobre la noción de competencia, interesa destacar lo siguiente: Una competencia es una capacidad o habilidad que el estudiante pone de manifiesto durante un tiempo razonable. Esta cualidad se puede precisar con tres observables:

Repetición: Ante situaciones semejantes la reconocida competencia del sujeto se ejecuta con resultados parecidos una y otra vez (variación intracontextual).

Generalización: Ante la diversidad de variaciones del contexto en el escenario donde se ubica la competencia, el sujeto que la posee sabe responder con resultado también exitoso (variación intercontextual).

Diferenciación: Se refiere a la adecuación o acomodación de la competencia ante situaciones o circunstancias novedosas que de pronto aparecen en el escenario práctico donde se da el actuar competente del sujeto.

De este modo, como se intentará mostrar a continuación, la adquisición de una competencia podría emparentarse con la del concepto de esquema explicativo. A ello nos referiremos en el apartado siguiente.

1.2.2 El concepto de “esquema explicativo” construido en investigaciones

previas sobre el conocimiento de los estudiantes

El enorme esfuerzo realizado por la investigación en didáctica de las ciencias experimentales sobre las concepciones de los estudiantes ha producido un vasto cuerpo de conocimientos en muy diferentes tópicos de ciencias, que sin duda ha contribuido a mejorar la forma en que se los enseña. En el análisis de dichas concepciones de los estudiantes, varios autores han observado una serie de regularidades entre ellas, tales como: ser compartidas por sujetos de distintas culturas y edades, estar dominadas por lo perceptivo, estar marcadas por un razonamiento causal lineal tanto espacial como temporal, etc. (para una revisión más extensa, ver Marín, Benarroch y Jiménez Gómez, 2000). Sin embargo, se detectan contradicciones entre los autores con respecto a la coherencia de las concepciones. Para algunos son coherentes, mientras que para otros son difusas, poco diferenciadas y fragmentadas. Jiménez Gómez, Benarroch y Marín (2006) postularon que no todas las respuestas de los estudiantes debían tener el mismo grado de significación. Un estudiante motivado, con esquemas bien estructurados, fueran estos correctos o no, ofrecería respuestas más coherentes que un estudiante desmotivado o al que la cuestión no le suscite significado. En este último caso, es probable que el compromiso de dar una respuesta al docente o al



investigador, lleve al estudiante a improvisarla, inventarla o a emitir una respuesta académica generada in situ por los elementos figurativos de la propia pregunta. Y en este caso, ante las variaciones contextuales en las preguntas, no se debería esperar regularidad en las respuestas obtenidas. Para los objetivos de este trabajo, las primeras respuestas son consideradas producto de los esquemas cognoscitivos de los estudiantes, mientras que las segundas podrían ser consecuencia de la mera información memorística acumulada. Los esquemas cognoscitivos forman parte de la red cognitiva inobservable del sujeto pero tienen su correlato más cercano en el plano observable en los llamados esquemas explicativos, concebidos como regularidades en las respuestas de los estudiantes, cuando se dan las siguientes circunstancias:

1. Repetición o extensión con que las respuestas de los estudiantes permanecen inalterables a pesar de las modificaciones de las situaciones físicas introducidas tras la aplicación de la estrategia de confrontación.

2. Generalización o extensión en la que se observan respuestas análogas ante las distintas situaciones físicas obtenidas tras la aplicación de las estrategias de variación contextual.

3. Adaptación o diferenciación de las respuestas a los factores que intervienen en la tarea (como producto de la aplicación de ambas estrategias: la de variación

contextual y la de confrontación). Este modelo cognoscitivo acerca del conocimiento del estudiante, en el que se distinguen dos planos: el observable (en el que se sitúan las respuestas de los estudiantes, de las que se pueden inferir los esquemas explicativos) y el no observable (con los esquemas cognoscitivos) (Marín, 1994a) ha sido utilizado satisfactoriamente durante todos estos años para describir, comprender y explicar las respuestas de los estudiantes ante tareas relacionadas con distintos tópicos de ciencias (naturaleza corpuscular, enlace químico, equilibrio físico, alimentación, etc.). En la Figura 1, se ha tratado de sintetizar los conceptos anteriores para facilitar la comprensión del lector.



Figura 1. Mapa de conceptos implicados en el epígrafe 1.2.2 Los esquemas explicativos pueden ser identificados como las representaciones declarativas y externas que mejor se aproximan a los esquemas cognoscitivos. Como estos últimos, no son cuestión de todo o nada, sino que se adquieren tras un largo y dilatado proceso que acompaña al desarrollo evolutivo del estudiante y al aprendizaje acerca de ese contenido específico. Por ello, la mejor manera de describir un esquema

explicativo es jerarquizándolo en etapas o niveles ordenados progresivamente, a los que hemos llamado niveles explicativos. Para identificar los niveles explicativos, se exige del investigador la utilización de una metodología rigurosa. Muy sintéticamente esta metodología consiste en:

1) Selección de una muestra longitudinal de estudiantes con un rango de edades lo más amplio posible, dentro de lo razonable según la dificultad inicialmente prevista para el aprendizaje del contenido de estudio.

2) Diseño de un cuestionario capaz de activar lo máximo posible los esquemas cognoscitivos de los estudiantes. Para ello, se suele utilizar la doble estrategia de la confrontación y de la variación contextual.

3) Realización de las entrevistas individuales semiestructuradas a partir del cuestionario referido en el apartado anterior.

4) Transcripción de las entrevistas. 5) Categorización de las respuestas de los alumnos y posterior jerarquización

(categorías empíricas). 6) Análisis estadístico multivariable (especialmente el análisis cluster, factorial y

análisis de correspondencias) y recategorización de respuestas (categorías estructurales).

7) Delimitación de los niveles explicativos a merced del contenido evolutivo común en las explicaciones de los sujetos ante las distintas situaciones físicas planteadas.

Aplicando dicha estrategia metodológica, en Benarroch (1998; 2000b) se alcanzó la identificación de cinco niveles explicativos que jalonan el conocimiento del estudiante



en el área del MCM, y que pueden ser interpretados como las formas sucesivamente más sofisticadas de razonar que presentan los estudiantes a través de su estancia escolar. Estos niveles se pueden sintetizar como sigue (Benarroch, 2000b):

Nivel I Conciben una imagen de materia continua y estática, basada en lo concreto y observable.

Nivel II Mantienen la idea de continuidad de la materia pero enriquecida por elementos percibidos (burbujas, huecos, pompitas, etc.) para dar explicación a los datos empíricos. El modelo puede modificarse de una sustancia a otra para explicar los cambios de la materia.

Nivel III Comienzan las concepciones corpusculares al considerar la materia formada por partículas invisibles, entre las que hay huecos vacíos o llenos de algo. Las explicaciones de los cambios de estado se pueden fundamentar en: Las partículas, a las que atribuyen las propiedades percibidas

(separación, acercamiento, aumento o disminución de tamaño, etc.) o en Los huecos entre las partículas que son utilizados para explicar los

cambios macroscópicos proponiendo fondos de partículas más o menos compactos.

Nivel IV Conciben, además de la existencia de partículas en la materia, la existencia de vacío necesario entre ellas.

Nivel V Conciben la materia como un sistema de interacción entre partículas, moviéndose continuamente, rodeadas de vacío.

Los dos primeros niveles no requieren de la utilización específica del modelo corpuscular, pues se utilizan términos macroscópicos vinculados con la experiencia directa de los fenómenos físicos. Sin embargo, en el tercer nivel se adquiere la idea de discontinuidad fundamentada en partículas materiales y fondo diferenciado. En el cuarto nivel, surge la necesidad del vacío en dicho fondo y en el quinto, se incorpora la noción de “movimiento e interacción” al subesquema anterior de “partículas y vacío”. Por tanto, los tres últimos niveles sí hacen uso del modelo corpuscular, aunque en algunos casos de modo muy rudimentario.

1.2.3 La relación entre competencia científica y esquema explicativo

En los dos apartados anteriores, se han utilizado los mismos criterios para identificar las competencias científicas y los esquemas explicativos. Estos criterios son: repetición, generalización y diferenciación. Este hecho nos hace postular una posible identidad asociativa entre ambos conceptos, pues al fin y al cabo, aún perteneciendo a líneas de investigación distintas, se refieren a la actuación observable, estable y duradera del estudiante ante las demandas externas que deben quedar perfectamente delimitadas de antemano. Y dicha actuación sólo puede provenir de verdaderos esquemas de conocimiento. Esta identificación tiene la ventaja de que nos permite aprovechar la investigación acumulada hasta el momento desde la Didáctica de las Ciencias Experimentales (DCE) sobre el conocimiento del estudiante en el nuevo concepto de aprendizaje de competencias. Ya dijimos al principio del trabajo que una de las primeras tareas pendientes es encajar el tópico de la competencia en el cuerpo de conocimientos



existentes en la DCE. Por otro lado, ligado a los objetivos de este trabajo, si se admite la asociación entre ambos conceptos, podríamos evaluar el aprendizaje de la competencia científica (ligado a la mejora en la utilización del modelo cinético-corpuscular tras una intervención didáctica sobre dicha temática) mediante el cambio de los niveles explicativos alcanzados antes y después de la misma. En definitiva, en la presente investigación, postulamos que:

a) El nuevo tópico de competencias científicas podría asociarse al concepto de esquema explicativo, anteriormente utilizado en investigaciones sobre el conocimiento de los estudiantes.

b) Admitido lo anterior, la evaluación del aprendizaje de competencias científicas se realizará a partir del cambio pos-pre en los niveles explicativos alcanzados por los estudiantes después y antes de la intervención educativa. Esto equivale a decir que aprender competencias implica movilizar niveles explicativos.

c) La evaluación del aprendizaje de contenidos específicos podría ser realizada a partir del rendimiento total obtenido en el cuestionario aplicado, sin discriminar entre las respuestas que proceden de los esquemas explicativos y las que no.

1.3 OBJETIVOS Y ESTRUCTURA GENERAL DEL TRABAJO

De los anteriores presupuestos, se puede extraer que los objetivos generales del trabajo son (i) encajar el concepto de competencia en el cuerpo de conocimientos existentes en la DCE y (ii) alcanzar una metodología que pueda ser útil para discernir entre la evaluación de contenidos específicos y la evaluación de competencias científicas. Como objetivos específicos, nos proponemos:

Determinar los niveles explicativos utilizados por los estudiantes de distintas edades

cuando se enfrentan a situaciones físicas que pueden ser explicadas mediante el MCM.

Diseñar una propuesta didáctica que favorezca la progresión de los niveles explicativos que utilizan de los estudiantes de distintas edades cuando se enfrentan a situaciones físicas que pueden ser explicadas mediante el MCM.

Evaluar los cambios en los niveles explicativos utilizados por los estudiantes cuando

se enfrentan a fenómenos físicos que pueden ser explicados en términos corpusculares, tras la aplicación de la propuesta didáctica.

Discutir la validez de los presupuestos teóricos y metodológicos considerados en la investigación para asociar el concepto de competencia científica con constructos ya utilizados en investigaciones anteriores sobre el conocimiento del estudiante y sus progresiones.



Para ello, se tomarán como axiomas los presupuestos de partida descritos en el epígrafe 1.2 que serán justificados más ampliamente en el marco teórico, trabajado en el capítulo 2. En el capítulo 3, se plantea el diseño de la investigación, describiendo los presupuestos metodológicos, hipótesis de trabajo, participantes, instrumento de evaluación, así como la propuesta de enseñanza aplicada a dos grupos de estudiantes elegidos deliberadamente de edades muy diferentes (12-13 años y 17-23 años). El capítulo 4 está destinado a evaluar el aprendizaje –de conocimientos y de competencias- de los estudiantes de 12-13 años de edad. El capítulo 5 está destinado a evaluar el aprendizaje –de conocimientos y de competencias- de los estudiantes de 17-23 años de edad. En el capítulo 6 se realizará la comparación entre los aprendizajes –de conocimientos y de competencias- entre ambos grupos de estudiantes. Cierra la tesis el capítulo 7 con la discusión de resultados y las conclusiones.


CAPÍTULO

MARCO TEÓRICO

Capítulo 2: Marco Teórico


2.1 EL APRENDIZAJE DE COMPETENCIAS CIENTÍFICAS

En este apartado, entraremos en el complejo ámbito de las competencias, en general, y de las competencias científicas, en particular. Trataremos de mostrar por qué surgen, qué significado tienen, y, más allá de su definición, resaltaremos ciertas características relevantes de las mismas. Veremos también cómo la competencia científica es una de las competencias demandadas en los actuales currículos. Finalmente, nos centraremos en la competencia denominada en PISA “Explicar fenómenos científicamente relacionados con la estructura de la materia (modelo de partículas)”, objeto del trabajo que nos ocupa.

2.1.1. Del aprendizaje de la cultura a la cultura del aprendizaje. ¿Qué cambia

en la enseñanza de las ciencias?

El cambio de milenio ha traído consigo una profunda reflexión social acerca de la necesidad de transformar la sociedad de la información en sociedad del conocimiento. La sociedad de la información, sucesora de la sociedad industrial, emerge de la implantación de las tecnologías de información y comunicación en la cotidianidad de las relaciones sociales, culturales y económicas en el seno de una comunidad, y de forma más amplia, eliminando las barreras del espacio y el tiempo en ellas, facilitando una comunicación ubicua y asíncrona. Se puede decir que las tecnologías de la información no son únicamente, como se suele asumir, un soporte, el formato del conocimiento, sino que, más allá de ello, afectan a la propia naturaleza del conocimiento y los espacios en que se transmite. La eficacia de estas nuevas tecnologías -actuando sobre elementos tan básicos de la persona como son el habla, el recuerdo o el aprendizaje-, modifica en muchos sentidos la forma en la que es posible desarrollar muchas actividades propias de la sociedad moderna. En primer lugar, el saber es cada vez más inabarcable. La multiplicación de los centros de producción del conocimiento, hacen muy difícil la selección de los conocimientos relevantes incluso en un ámbito de investigación específico. Cada vez es más complicado saber qué es lo que hay que saber de una materia, conocer lo que hay que conocer e identificar qué es lo realmente relevante. En segundo lugar, otro de los rasgos del nuevo conocimiento es su carácter cambiante y su creciente caducidad. Aunque sin duda hay saberes más imperecederos que otros, la celeridad en la producción del conocimiento y la instantaneidad en su distribución añaden nuevas incertidumbres sobre la relevancia de los saberes que se transmiten. En tercer lugar, el saber está sometido a unos controles garantes de su validez cada vez más efímeros y menos definidos, lo que dificulta frecuentemente la capacidad de decidir

http://es.wikipedia.org/wiki/Tecnolog%C3%ADas_de_informaci%C3%B3n_y_comunicaci%C3%B3n



o de adoptar una solución eficaz a un problema cuando para ello se bucea en la información disponible en una determinada área de conocimiento. Ante una sociedad caracterizada por estos rasgos, la UNESCO (2005) ha apuntado que más allá de la sociedad de la información, se debería apuntar a una sociedad del conocimiento, protagonizada por ciudadanos que saben qué quieren y saben cómo utilizar y aprovechar la información. La noción de sociedad del conocimiento (knowledge society) surgió hacia finales de los años 90 (López & Amat, 2011) y es empleada particularmente en medios académicos, como alternativa de algunos autores ante la sociedad de la información. Este cambio social ha traído consigo, como no podía ser menos, la apertura de muchos espacios sociales (debates, seminarios, etc.) en los que se reflexiona sobre las perspectivas que se abren en los más variados ámbitos de la vida social. Lógicamente, dentro de estos análisis no podían faltar las reflexiones sobre la educación, sus fines y sus medios, sus formas de organización y su relación con el resto de la sociedad. Una de las respuestas educativas a las demandas sociales impuestas por una sociedad del conocimiento viene dada en el título de este epígrafe, que se ha tomado de Pozo (2006, p. 38): Del aprendizaje de la cultura a la cultura del aprendizaje, con el que se hace hincapié en la necesidad de inculcar la capacidad de aprender a lo largo de la vida para generar ciudadanos adaptados a las nuevas necesidades sociales. La enseñanza para la cultura del aprendizaje pone el acento de la capacidad de aprender a aprender como forma de vida o cultura que impregne las sociedades. Este cambio implica una modificación de los procesos educativos vinculados a distintos factores tales como qué se enseña, qué se aprende, cómo se enseña, cómo se aprende, cómo es el contexto socio-afectivo de quienes enseñan y de quienes aprenden (Palacino Rodríguez, 2007). Si difícil era antes enseñar para conseguir que los estudiantes aprendieran la cultura institucionalizada, cuánto más puede ser aventurarse en la pretensión de formar personas que sean capaces de responder a las demandas de un mundo cada vez más cambiante, que sean capaces de tomar decisiones, de ser autónomos y al mismo tiempo sepan convivir y encontrar soluciones aptas para sí mismos y para toda la comunidad. En este cambio el docente debe asumir mayor cúmulo de responsabilidades ya que necesita saber conocimientos y saber gestionarlos adecuadamente con la finalidad de promover en sus alumnos la necesidad y la cultura por el aprendizaje. La enseñanza, como servicio del aprendizaje, es un reto al que hay que ir dando soluciones en este nuevo contexto en el que se trata de generar ciudadanos dispuestos y motivados para responder a las necesidades sociales. Nunca antes de ahora han tenido mayor importancia los estudios sobre cómo los estudiantes aprenden, cómo se podrá alcanzar ese milagroso cambio en sus mentes y en sus comportamientos que los vaya haciendo progresivamente más capaces, más aptos, más válidos para incorporarse al mundo profesional y a las demandas sociales. En vista de los planteos anteriores se impone la necesidad de preguntar: ¿cómo afecta este cambio social concretamente a la enseñanza de las ciencias experimentales?



2.1.2 El estado actual de la enseñanza de las ciencias experimentales

Numerosos estudios ponen de manifiesto que la enseñanza de las ciencias en la actualidad está en crisis. La falta de ciudadanos mínimamente formados en ciencias para afrontar los retos de una sociedad marcada por los cambios producidos por los avances científicos y tecnológicos está bien documentada. Por ejemplo, en España, como recogía el informe Acción CRECE (COSCE, 2005), realizado por la Confederación de Sociedades Científicas de España “la actitud de apertura ante la ciencia [en nuestro país] es más bien pasiva, sin correspondencia con el esfuerzo personal por interesarse e informarse acerca de la misma, y no ha ido acompañada de una visión de la ciencia como componente inexcusable de la cultura de la sociedad” (p.125). La falta de cultura científica en la sociedad española no es solo una percepción de la comunidad de científicos y expertos: los resultados de los estudiantes en las evaluaciones nacionales e internacionales, así como los estudios de interés por la ciencia, también señalan esta problemática.

El estudio PISA, lanzado por la OCDE en 1997 e implantado en el año 2000, tiene como objetivo medir el rendimiento educativo de los alumnos y alumnas de 15 años en áreas consideradas clave, como son la competencia lectora, la matemática y la científica. Este estudio se repite cada tres años, profundizando cada año en una de las tres áreas específicas. Los resultados del último informe, publicado recientemente y correspondiente a las pruebas realizadas en 2012 (INE, 2013), centradas en las matemáticas, manifiestan un promedio para España de 496 puntos en ciencias, solo 5 puntos por debajo del promedio OCDE (501), siendo esta diferencia significativa desde el punto de vista estadístico. El resultado de España es similar al de Francia, Dinamarca, Estados Unidos, Noruega, Hungría, Italia, Luxemburgo, Portugal, así como al promedio de la UE (497). Como conclusión principal de los resultados de esta edición, el propio estado reconoce en la página de la OCDE que “El rendimiento educativo de España en matemáticas, lectura y ciencias permanece justo por debajo de la media de la OCDE a pesar de haber incrementado en un 35% el gasto en educación desde 2003 y de los numerosos esfuerzos de reforma a nivel estatal y regional” (OCDE, 2012) Estos resultados son similares en ediciones anteriores. Las pruebas realizadas en 2009 (OCDE, 2010), ponen de manifiesto que el nivel de ciencias de los estudiantes en España es significativamente menor que el de la media del resto de países, situándose 13 puntos por debajo de la media de la OCDE (488 respecto a 501 puntos, respectivamente) y a 87 puntos de la máxima puntuación obtenida por país. En el 2006 (OCDE, 2007) el área central indagada fue precisamente el área de ciencias, evaluándose los rendimientos de cada país y los niveles del alumnado en referencia a su alfabetización científica. En esta edición, España se situó ligeramente por debajo del



total de la OCDE (488 puntos respecto al promedio OCDE de 500 puntos), sin diferencia significativa aunque a gran distancia del país mejor posicionado. En todos los casos, se busca conocer la capacidad de los estudiantes para identificar problemas científicos, explicar fenómenos científicamente y utilizar pruebas científicas. Asimismo, su preparación para comprender la investigación científica e interpretar las pruebas y comprender las conclusiones científicas. Es decir, se evalúa no solo los conocimientos de ciencia del alumnado sino también sus conocimientos sobre la ciencia. En Latinoamérica, los resultados en ciencias en estas evaluaciones son inferiores incluso a los de España. Concretamente, en 2012, Argentina se sitúa bastante por debajo de la media del total de la OCDE (ver en la Figura 2, el valor de 406 respecto a 501) y esta ha sido la tónica general durante el decenio de evaluación. En la Figura 3, extraída del estudio del 2006 (OCDE, 2006), se muestran los resultados por niveles de desempeño en ciencias de los países latinoamericanos, comparados a los de la totalidad de la OCDE. En él se comprueba que el nivel más alto de desempeño alcanzado en Argentina, así como en México y Colombia, es el nivel 4. Respecto a los niveles inferiores, hay que destacar que Argentina, junto a México y Colombia, son los que alcanzan los porcentajes más altos de alumnos que están en los tres niveles más básicos de desempeño; mientras que Uruguay y Chile son los que tienen los más bajos porcentajes en estos niveles básicos.

Figura 2. Resultados de desempeño en ciencias en Latinoamérica. (Fuente: Elaboración propia a partir de OCDE, 2014).



Figura 3. Resultados por niveles de desempeño en ciencias en Latinoamérica. (Fuente: OCDE, 2007). Los bajos niveles de desempeño científico en la región argentina también han sido identificados por el propio Ministerio de Educación de Argentina, a través de su Dirección Nacional de Información y Evaluación de la Calidad Educativa, que elaboró el informe Estudio Nacional de Evaluación. Ciencias Sociales. Ciencias Naturales.

Operativo Nacional de Evaluación/2007- etapa 2008 (MEA, 2009a). En él se ofrece una síntesis de los resultados obtenidos en 2º/3º (14-15 años) y 5º/6º año (17-18 años) de educación secundaria en las áreas ciencias sociales y ciencias naturales. Se aplicó en el año 2008 a 41.000 estudiantes de la educación secundaria, de 2.000 establecimientos con representatividad nacional y provincial. Los datos recogidos de este informe muestran que la mayor parte de los estudiantes (51,7% y 55,7%, exactamente) tanto de 2º/3º como de 5º/6º años de escuela secundaria se encuentran en el nivel bajo (ver en la Figura 4 los porcentajes de alumnos en los respectivos niveles).



0 10 20 30 40 50 60%

Bajo

Medio

Medio y Alto

Alto

Nivel

5º/6º

2º/3º

Figura 4. Porcentaje de alumnos por nivel de desempeño en ciencias naturales de 2º/3º y 5º/6º año de escuela secundaria. (Fuente: elaboración propia a partir de los datos del MEA, 2009a). Los bajos niveles de desempeño pueden asociarse a los escasos intereses y motivaciones de los estudiantes de secundaria. Algunos datos acerca de estos intereses son:

El eurobarómetro Flash sobre “Young People and Science” (número 239), realizado en 2008 (European Commision, 2008) para conocer el interés de los jóvenes entre 15 y 25 años (N = 25000 pertenecientes a 27 países europeos) sobre ciencia y tecnología muestra que las ciencias sociales, las empresariales y económicas, la biología y la medicina, gozan de mejor aceptación entre los jóvenes que las ingenierías, las ciencias naturales y las matemáticas. Concretamente, se observa que ante la pregunta: ¿Estás pensando estudiar en los

siguientes campos?, tan sólo el 25% se plantea la probabilidad de hacerlo, con “yes, definitely” en ciencias naturales, porcentaje inferior al de las restantes ciencias y únicamente superior al obtenido para las matemáticas. Por otra parte, el “no, definitely no” registra un 54%, porcentaje sólo superado por matemáticas (Figura 5).



Figura 5. Porcentajes de respuestas de los jóvenes europeos ante la cuestión “¿Estás

pensando estudiar en los siguientes campos?” (Fuente: European Commission, 2008). En un interesante estudio de Vázquez y Manassero (2008), se confirma la hipótesis

del deterioro de las actitudes relacionadas con la ciencia a medida que crece la edad de los estudiantes españoles. Del mismo, se han seleccionado dos ítems, a saber: “Un país necesita Ciencia y Tecnología para desarrollarse” (Ntotal= 682 con 219 de primaria y 413 de secundaria) y “Me gustaría llegar a ser científico” (Ntotal= 625 con 214 de primaria y 411 de secundaria). Sus resultados se muestran en la Figura 6, y se confirma que, si bien los alumnos van siendo cada vez más conscientes de las necesidades de la Ciencia y la Tecnología para el desarrollo de un país, sus expectativas para contribuir personalmente a ello van disminuyendo progresivamente.

Figura 6. Medias de las respuestas de los estudiantes agrupados por nivel educativo a dos ítems (Fuente: Elaboración propia a partir del trabajo de Vázquez y Manassero, 2008)



Como se dijo al principio de este apartado, el declive de las actitudes de los jóvenes hacia las ciencias escolares es una constante en los estudios realizados en distintos países del mundo independientemente de la disponibilidad de medios económicos y tecnológicos disponibles. El proyecto ROSE (Schreiner y Sjoberg, 2004), proyecto comparativo transnacional, realizado sobre más de 40 países de los 5 continentes que pretende mejorar la comprensión teórica de los factores relacionados con la relevancia de los contenidos de los currículos de ciencias en diferentes contextos culturales, afirma que los estudiantes de los países occidentales más desarrollados tienen actitudes generales hacia la ciencia más negativas que los estudiantes homólogos de los países en desarrollo. Asimismo, en el Eurobarómetro al que párrafos arriba se hizo referencia (European Commission, 2008), los resultados comparados entre países europeos muestran la misma tendencia, con excepciones dignas de ser consideradas y que sugieren la influencia de factores culturales y sociales que actuarían como variables moduladoras de las actitudes hacia la ciencia escolar (ver Figura 7).

Figura 7. Porcentajes de respuestas de los jóvenes de 27 países europeos ante la cuestión “Estas pensando estudiar ciencias naturales?” (Fuente: European Commission, 2008).

A las mismas conclusiones se ha llegado desde trabajos realizados en el Reino Unido (Osborne, Driver, y Simon, 1998; Parkinson, Hendley, Tanner, y Stables, 1998; Ramsden, 1998; Simpson y Oliver, 1990; Weinburg, 1995), e incluso en algunos de ellos se sugiere que la erosión podría empezar al final de la educación primaria (Murphy y Beggs, 2003; Pell y Jarvis, 2001). Quizás como consecuencia de los escasos rendimientos y actitudes de los estudiantes de primaria y secundaria hacia las ciencias, en la última década se registra un continuo descenso en la matrícula de estudiantes universitarios en ciencias. Por ejemplo, en España, según estadísticas del propio Ministerio de Educación (ME, 2009), durante el curso 2008-09, sólo el 6,4% de los nuevos estudiantes universitarios ingresaron en ciencias experimentales, dos unidades menos que en el periodo 1998-99 (8,5%) (ver Figura 8). Además si se analiza la tasa de variación en la última década, se ve que la



tendencia es que el número de alumnos matriculados en ciencias experimentales vaya disminuyendo progresivamente (tasa de variación anual -4,1%).

Figura 8. Porcentaje del alumnado de nuevo ingreso en la universidad por rama de enseñanza. Cursos 1998-99 y 2008-09. (Fuente: ME, 2009) En Argentina, las estadísticas universitarias publicadas por la Secretaría de Políticas Universitarias del Ministerio de Educación de Argentina (MEA, 2009b), presentan información sobre la población estudiantil que ingresa a carreras de pregrado, grado y posgrado, durante el período comprendido entre abril del 2008 y marzo del 2009, en una muestra de 365.227 alumnos. Las ramas seleccionadas para su tratamiento estadístico son: Ciencias Aplicadas, Ciencias Básicas, Ciencias de la Salud, Ciencias Humanas, Ciencias Sociales y Sin Rama (ofertas académicas que por sus características pueden ser clasificadas en distintas ramas de estudio). Como puede verse en la Figura 9, el ingreso a Ciencias Básicas alcanza el 2,64%, reflejando una situación aún más crítica que la de España.

23,03

2,64

11,09

17,22

45,52

0,620

10

20

30

40

50%

C Aplic C Bcas C Salud C Hum C Soc S rama

Ramas

Figura 9. Porcentajes de nuevos inscriptos en carreras de pregrado y grado en Argentina. Año 2008. (Fuente: Elaboración propia a partir de MEA, 2009b). En suma, se puede afirmar que los conocimientos y actitudes de los estudiantes preuniversitarios hacia las ciencias experimentales son muy deficientes y posiblemente esto lleve asociado una falta de autoconfianza con las ciencias que origine bajas demandas hacia los estudios universitarios de carácter científico. Esta situación tiene implicaciones importantes, tanto para los propios estudios universitarios como para el desarrollo científico-tecnológico de la sociedad que demanda científicos. Respecto a los



primeros, una oferta de plazas mayor que la demanda, la elección en segundo lugar de estos estudios por parte de aquéllos que no consiguen entrar en los más demandados (por ejemplo, medicina), lleva a un alumnado con escasa motivación y nivel de conocimientos. Respecto a los segundos, esto es, a las consecuencias sociales, estudios como el publicado por la Comisión Europea Europe Needs More Scientists (European Commission, 2004) ponen de manifiesto la necesidad de incrementar el número de estudiantes que estudia ciencias y los esfuerzos que los gobiernos han de hacer para ampliar cualitativa y cuantitativamente el despliegue de recursos humanos dedicados a la investigación científica.

2.1.3 La competencia científica: la nueva moda curricular que trata de dar

respuesta a las necesidades sociales

Cabría preguntarnos entonces ¿qué está pasando con la enseñanza de las ciencias en el aula?, ¿por qué los resultados de la enseñanza distan tanto de los esperados?, ¿será que la ciencia que se plantea en el aula está tan alejada de la realidad de los estudiantes y de sus intereses que es incapaz de provocarles la motivación y el aprendizaje?, ¿cuáles son los cambios que se deben producir para prepararlos para vivir en un mundo que evoluciona permanentemente y que incrementa el saber científico a pasos agigantados?, ¿qué se debe conservar?, ¿es conveniente seguir centrando la educación en la acumulación de contenidos científicos o sería mejor proporcionarles las herramientas para que puedan alcanzarlos? Ante todo lo dicho con anterioridad, parece claro que la enseñanza de las ciencias experimentales tiene un reto que consiste en adaptar la formación de los estudiantes a las necesidades y demandas de una sociedad que evoluciona con rapidez (Banet Hernández, 2007). Debe brindar a los ciudadanos una formación sólida y fundamentada para reflexionar y tomar decisiones sobre diferentes alternativas de índole científica y tecnológica que se presentan en la sociedad. Parece evidente que, en este contexto y sin renunciar a la importancia de los contenidos científicos, no se puede centrar la enseñanza en su adquisición ya que, por un lado, este objetivo sería inalcanzable, y, por otro, esta información se encuentra ya almacenada en medios tecnológicos fácilmente asequibles. Las demandas del mundo actual, cada vez más diverso e interconectado, hacia sus ciudadanos han conllevado la necesidad de definir cuáles son las destrezas y conocimientos necesarios para que éstos puedan participar activamente y con éxito en el funcionamiento de la sociedad. A finales de 1997, la OCDE (Organización para la Cooperación y Desarrollo Económicos) inició el Proyecto DeSeCo (Definition and Selection of Competencies) (OCDE, 1997) con el fin de brindar un marco conceptual firme para servir como fuente de información en la identificación de competencias clave y el fortalecimiento de las encuestas internacionales que miden el nivel de competencia de jóvenes y adultos. Se trata de un proyecto realizado bajo el liderazgo de Suiza y conectado con PISA (Programmme for International Student Assessment), que reunió a expertos de una amplia gama de disciplinas para que trabajaran con actores y analistas políticos para producir un marco relevante a las políticas. Los países miembros de la OCDE pudieron contribuir con sus propios puntos de vista para informar el proceso. El proyecto reconoció la diversidad de valores y prioridades de los distintos países y culturas, pero identificó también desafíos universales de la economía global y la cultura,



así como valores comunes que informan de la selección de las competencias más importantes. Con este objetivo la OCDE (Organización para la Cooperación y Desarrollo Económicos) publicó en 2003, el informe Las competencias clave para el bienestar

personal, social y económico (Rychen y Salganik, 2003). En relación a la pregunta central del proyecto acerca de si es posible identificar un conjunto de competencias que pudiera ser considerado como competencias clave en varios países que difieren en cultura y perspectiva, o aún a través de culturas que coexisten en países individuales, DeSeCo alcanzó a crear un marco de análisis que identifica tres categorías de competencias claves.

1. Competencias que permiten dominar los instrumentos socioculturales necesarios para interactuar con el conocimiento, tales como el lenguaje, los símbolos y los números, la información y el conocimiento previo, y también con instrumentos físicos como los computadores (Competencias disciplinares, tales como

competencia en comunicación lingüística, competencia matemática,

conocimiento e interacción con el mundo físico, competencia en el tratamiento

de la información y competencia digital...). 2. Competencias que permiten interactuar en grupos heterogéneos, tales como

relacionarse bien con otros, cooperar y trabajar en equipo, y administrar y resolver conflictos (Competencia social y ciudadana).

3. Competencias que permiten actuar autónomamente, como comprender el contexto en el que se actúa y decide, crear y administrar planes de vida y proyectos personales, y defender y afirmar los propios derechos, intereses, necesidades y límites (Competencia de autonomía e iniciativa personal).

Por tanto, entre las competencias claves identificadas en DeSeCo, junto a otras competencias disciplinares, sociales y cívicas, se encuentra la competencia científica o alfabetización científica. Una definición operativa de esta competencia, gestada en el seno también de la OCDE, para la evaluación internacional de estudiantes es la definida en el programa PISA como la “capacidad de emplear el conocimiento científico para

identificar preguntas y extraer conclusiones basadas en hechos con el fin de

comprender y de poder tomar decisiones sobre el mundo natural y sobre los cambios

que ha producido en él la actividad humana”. El informe Enseñanza de las Ciencias en la Didáctica Escolar para edades tempranas

en España (Informe EnCIEnDE, 2011), elaborado por la Confederación de Sociedades Científicas de España en respuesta a la necesidad de promover las ciencias como un elemento fundamental en la cultura y potenciarlas desde la escuela primaria, destaca en su introducción que “La ciencia es esencial para la democracia. Para mantener un sistema político democrático necesitamos conocimiento. Solo una sociedad con un adecuado nivel de educación científica puede evitar ser manipulada por los que detentan el poder y es capaz de tomar decisiones basadas en la evidencia sobre temas de la mayor trascendencia para nuestro bienestar e incluso nuestro futuro como especie”. Este nivel de educación se puede lograr si los ciudadanos son capaces de aplicar los principios del razonamiento científico y ser conscientes de la confianza en ellos a la hora de tomar decisiones basadas en la ciencia. Es necesario, entonces, brindar recursos desde la educación formal que les permita comprender el mundo a través de la ciencia, sin necesidad de llegar a ser un científico.



Como señala Digna Couso, Secretaria Ejecutiva de dicho informe, La importancia de la educación en ciencias de nuestros niños y jóvenes no está en discusión. Prácticamente la totalidad de los currículos escolares europeos están diseñados desde una perspectiva de «ciencia para todos» con el objetivo de conseguir la alfabetización científica de la ciudadanía desde las etapas tempranas. En este sentido, el marco adoptado por el Consejo y el Parlamento Europeo a finales de 2006 define la competencia científica como una de las ocho competencias clave o básicas para el aprendizaje permanente de la ciudadanía. Según este marco, trasladado a la LOE y a los currículos en España, una ciudadanía competente científicamente es necesaria por varias razones: para el progreso socioeconómico y empleabilidad de los ciudadanos y ciudadanas en la sociedad del conocimiento de los acuerdos de Lisboa; así como para la realización personal, inclusión social y participación activa de esta ciudadanía. (p. 13)

También en América Latina, particularmente en el área de educación, se ha intentado incluir este enfoque de competencias a través de las reformas educativas. Particularmente, en Argentina se hace referencia a la formación de competencias científicas en los Contenidos Básicos Comunes de la Enseñanza General Básica y Polimodal en varios documentos (Recomendación 26/92 referida a los Acuerdos para la

transformación curricular, el Documento sobre Orientaciones Generales para Acordar

los Contenidos Básicos Comunes (Serie A-6), o el Acuerdo Marco del Polimodal

(Documento A-10) (Vicario et al., 2007). Por tanto, a nivel internacional existe consenso respecto a la importancia de la competencia científica para el desarrollo adecuado de los estudiantes (futuros ciudadanos) a lo largo de la vida. El Informe EnCIEnDE (2011) basa esta afirmación en cuatro argumentos:

Argumento práctico: necesidad de poder interpretar y entender el mundo y poder actuar mejor en una sociedad basada en la ciencia y la tecnología.

Argumento de la ciudadanía: toma democrática de decisiones que requieren del

conocimiento científico por parte de los ciudadanos.

Argumento cultural: influencia en la visión del mundo y en la forma de pensar.

Argumento económico: adaptación a la competitividad internacional y garantía del desarrollo económico de los países.

En el nivel universitario los estudiantes no quedan al margen de las demandas de la sociedad del conocimiento, sino todo lo contrario. Los cambios en el sistema productivo de bienes y servicios deben estar conjugados con los cambios educativos, pues, aunque tradicionalmente se hayan comportado con cierto divorcio, es indiscutible la necesidad de que los empleadores se sientan satisfechos con el desempeño de los egresados de los centros formativos; egresados que si bien responden a adecuados niveles de formación académica, frecuentemente no son capaces de resolver problemas concretos de una función productiva con los niveles de competencia que dicha función requiere (Ruiz-



Iglesias, 2001). La tarea de las universidades es formar al profesional básico o profesional inicial, es decir, “un egresado para desempeñarse en las competencias

centrales de la profesión, con un grado de eficiencia razonable, que se traduce en el

cumplimiento de las tareas propias y típicas de la profesión y en la evitación de errores

que pudieran perjudicar a las personas o a las organizaciones” (Hawes y Corvalán, 2005, p. 11). La innovación implica no sólo reorientar el contenido del conocimiento, facilitando su adquisición y comprensión, que es lo que le da verdadero sentido (Carbonell, 2001), sino también dar una nueva dirección a lo que se aprende y de su valor social. Ante esta situación, a la Universidad se le demanda asumir conscientemente el proceso de cambio que la ubique a la vanguardia en la producción de nuevos conocimientos, que han pasado a ser un componente estratégico para el desarrollo frente a los nuevos requerimientos de habilidades y altos niveles de capacitación y especialización (UAEM, 2002). La nueva orientación de la educación hace necesaria la reestructuración de los programas educativos. Éstos deben propiciar nuevas formas de trabajo para dar paso a la innovación de procesos de enseñanza y de aprendizaje, mediante nuevos planteamientos pedagógicos y didácticos, tendientes a la adquisición de conocimientos prácticos, competencias y aptitudes para la comunicación, el análisis creativo y crítico, la reflexión independiente y el trabajo en equipo en contextos multiculturales. La reestructuración curricular implica la consideración de las diferencias del contexto cultural, histórico y económico, incorporando una nueva visión y un nuevo modelo de enseñanza superior centrado en el estudiante, al combinar el saber teórico y práctico tradicional o local con la ciencia y la tecnología de vanguardia. La conciencia del cambio en el ámbito educativo plantea la necesidad de adecuar la enseñanza a las nuevas formas de producción del conocimiento, de su presentación y de sus usos sociales. El aprendizaje que se busca implica la apropiación del conocimiento, a través de un ejercicio constante que abarque como pilares fundamentales: el aprender a conocer, el aprender a hacer, el aprender a vivir juntos y el aprender a ser (Delors, 1996). Para ello, uno de los proyectos de más envergadura y valía que se ha desarrollado durante estos años ha sido el proyecto Tuning europeo (González y Wagenaar, 2003) y su análogo Tuning para América Latina (Beneitone et al, 2007). En el primero participaron más de 100 especialistas en la materia y más de 100 instituciones de educación superior. Se administró durante 2001 y el cuestionario definitivo contenía 30 competencias genéricas. Fue traducido a 11 idiomas y administrado a graduados, empleadores y académicos. El proyecto latinoamericano se desarrolló gracias al programa alfa de la Comunidad Europea y contó con la participación de 19 países y 190 universidades latinoamericanas. Se administró a finales de 2004 y el cuestionario partió del listado europeo de competencias, aunque finalmente algunas de ellas fueron modificadas y otras cambiadas por decisión de los participantes del proyecto. A pesar de las diferencias introducidas, los resultados de ambos proyectos pueden ser comparados y ello nos puede dar pistas útiles sobre cuáles son los objetivos que resultan más importantes para futuros planes de estudios.



Los objetivos de ambos son idénticos: buscar puntos de referencia comunes en las finalidades y logros de los nuevos títulos. Estos puntos de referencia son las competencias, entendidas como resultados del aprendizaje de los mismos. En los proyectos Tuning se distinguió entre competencias genéricas y específicas. Las primeras tratan de identificar los resultados comunes de todos los títulos de grado y las segundas son específicas de cada titulación. Entre las genéricas, se distinguió entre instrumentales, interpersonales y sistémicas, que incluyen la adquisición previa de las demás competencias (ver Tabla 1). Esta argumentación se centrará únicamente en el análisis de los resultados de las seis competencias genéricas más valoradas por los colectivos consultados -académicos, graduados y empleadores-, tanto en el contexto europeo como latinoamericano (Tabla 2). Tabla 1. Tipos de competencias que se evalúan en los proyectos Tuning

Tipo de

competencia

Competencias

que incluye Habilidades y destrezas

Competencias genéricas

Competencias Instrumentales

Habilidades cognoscitivas, capacidades metodológicas, destrezas tecnológicas, destrezas lingüísticas

Competencias Interpersonales

Capacidades individuales relativas a la capacidad de expresar los propios sentimientos, habilidades, críticas y autocrítica

Destrezas sociales relacionadas con las habilidades interpersonales, la capacidad de trabajar en equipo o la

expresión de compromiso social o ético

Competencias Sistémicas

Destrezas y habilidades que conciernen a los sistemas como totalidad. Incluyen la habilidad de planificar los cambios (diseño de nuevos sistemas) e implican la adquisición previa de competencias instrumentales e interpersonales.

Competencias específicas de

Áreas Temáticas

Conocimientos disciplinares (saber) Competencias profesionales (saber hacer)

Competencias académicas

Tabla 2. Listados de las seis competencias priorizadas por los colectivos encuestados en los proyectos Tuning europeo y Tuning para América Latina

Competencias Europeos Latinoamericanos

Aca

dém

ico

s

Gra

du

ad

os

Em

ple

ad

ore

s

Aca

dém

ico

s

Gra

du

ad

os

Em

ple

ad

ore

s

Conocimientos generales básicos sobre el área de estudio

X 7º lugar

Capacidad de análisis y síntesis X X X X Capacidad de aprender X X X X X X



Capacidad para generar nuevas ideas (creatividad)

X

Capacidad de aplicar

conocimientos en la práctica

X X X X X X

Capacidad crítica y autocrítica X Resolución de problemas X X X X X Habilidad para trabajar de forma autónoma

X

Habilidades de gestión de información

X

Preocupación por la calidad X Trabajo en equipo X X Compromiso ético X X X Compromiso con la calidad X X X Capacidad para tomar decisiones X

A la vista de la Tabla 2, interesa destacar: Los conocimientos generales básicos sobre el área de estudio son priorizados por

los académicos tanto europeos como latinoamericanos, y no por los otros colectivos, poniendo de manifiesto la lejanía de los intereses del profesorado de los del mercado de trabajo. Concretamente, en el contexto europeo, los académicos sitúan esta competencia en primer lugar mientras que tanto graduados como empleadores lo hacen en el puesto décimo segundo. En el latinoamericano, donde hay más confluencia entre los tres colectivos, los académicos la colocan en séptimo lugar y los graduados y empleadores en el décimo.

Otra diferencia digna de mención, esta vez entre europeos y latinoamericanos, es la

competencia del compromiso ético, que sale entre las más valoradas por los latinoamericanos pero no por los europeos.

Hay dos competencias priorizadas por los tres colectivos encuestados tanto en el

contexto europeo como en el latinoamericano, que son: a) Capacidad de aprender y

b) Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.

Que los académicos, especialmente los europeos, estén tan alejados de las demandas manifestadas por empleadores y graduados, es un tema que ha dado lugar a muchas reflexiones. Asimismo, el hecho de que los tres colectivos latinoamericanos prioricen el compromiso ético a diferencia de los europeos podría estar manifestando la influencia de una realidad contextual y social diferente1. Pero, más allá de las diferencias, interesa resaltar el carácter de las competencias comunes destacadas por todos los colectivos de ambos contextos. La capacidad de aprender a aprender y aprender a aplicar los conocimientos en la práctica son competencias que subyacen a las restantes y ponen el acento en la transferibilidad del conocimiento. Se trata de competencias sistemáticas que recogen atributos exigentes (objetivos cognoscitivos de alto nivel y metacognoscitivos). 1 Téngase en cuenta para este aspecto concreto que el estudio se realizó hace más de diez años, en los años de bonanza europea. Esto no invalida la argumentación principal que se refiere a continuación.



El alumno universitario es una persona adulta, con un sistema cognitivo desarrollado, con herramientas y capacidades suficientes, adquiridas en otras etapas de su formación, que le deberían permitir enfrentarse a las situaciones de aprendizaje con una visión compleja, relativista y estar capacitado para construir y modelar sus aprendizajes a partir de los conocimientos científicos que se le presentan. Para los que así piensan, la responsabilidad de formar esas capacidades o competencias que harían posible un pensamiento propio, un conocimiento crítico y reflexivo, como el que debe exigirse a un profesional surgido de la universidad, recaería en los niveles de educación no universitaria (Pérez Echeverría, Pozo y Rodríguez, 2003). La realidad muestra que generalmente la enseñanza en la universidad se reduce a la transmisión de los productos del conocimiento referidos a cada disciplina, posiblemente porque se basa en los supuestos antes señalados, acerca de que el estudiante universitario debería contar ya con las estrategias de aprendizaje necesarias para la elaboración del conocimiento. Sin embargo, los que así piensan y se oponen a enseñar competencias en el ámbito universitario, deberían conocer los resultados de este Proyecto Tuning que inciden en que los estudiantes en esta etapa de su educación aún no han construido tales herramientas ni capacidades que les permitan acceder al conocimiento. Probablemente esto se deba a que no alcanzaron el suficiente ejercicio y entrenamiento en su desarrollo durante las etapas anteriores de la educación (Perrenoud, 2010). Por tanto, hay un consenso prácticamente indiscutible respecto a que en el ámbito universitario hay déficits importantes en muchas capacidades básicas, tales como la capacidad de aprender a aprender, transferir lo aprendido en su futuro desempeño profesional, etc. Por lo tanto, también es función de la universidad el desarrollo de competencias para formar estudiantes reflexivos, capaces de lograr acercamientos estratégicos al conocimiento científico. Pérez Echeverría, Pozo y Rodríguez (2003) afirman que este es uno de los objetivos más importantes que debe tener la universidad: la formación de profesionales competentes, con herramientas intelectuales que les posibiliten el enfrentamiento de la cambiante y abundante información a la que pueden acceder y ser capaces de crear sus propias herramientas de trabajo con las que darán sentido a ese conocimiento. En síntesis, por lo dicho anteriormente, el objetivo crucial de la enseñanza de las ciencias experimentales, tanto en la educación obligatoria como en el nivel universitario, es desarrollar competencias científicas o, lo que es equivalente, adquirir conocimientos científicos suficientes para que los estudiantes sigan aprendiendo por sí mismos y sepan aplicarlos en la práctica. La mira debe estar puesta en formar ciudadanos competentes para adaptarse a un mundo caracterizado por el cambio, la complejidad y la interdependencia, para lo cual es necesario que se les proporcione aptitudes, capacidades y conocimiento para formarse permanentemente y para adaptarse a los cambios. Y su logro es un trabajo continuo articulado y sinérgico entre la educación obligatoria, pos-obligatoria y universitaria. Habiéndose expuesto la importancia de las competencias científicas en la sociedad actual cabría preguntarse, ¿cómo se introduce la competencia científica en el currículum y qué importancia se le da en él? Y, más allá, ¿qué se entiende por competencia?, ¿qué implicaciones tiene una enseñanza por competencias?, para llegar



a la pregunta clave de este trabajo: ¿qué presupuestos básicos podríamos tener en cuenta para la evaluación de competencias?

2.1.4 La competencia científica en el currículo español, argentino y en PISA

La competencia científica, conocida en la educación obligatoria española con el nombre de Competencia en el conocimiento y la interacción con el mundo físico, es introducida por primera vez en el currículum español por la LOE (2006). Fue la manera en que España respondió a la Recomendación que el Parlamento Europeo realizó en 2006 en un anexo al marco que debían regir las políticas educativas europeas (European Commission, 2007), estableciendo ocho competencias clave entre las que se incluye la competencia en ciencias. En la LOE (2006), se define la Competencia en el conocimiento y la interacción con el

mundo físico, como: (…) la habilidad para interactuar con el mundo físico, tanto en sus aspectos naturales como en los generados por la acción humana, de tal modo que se posibilita la comprensión de sucesos, la predicción de consecuencias y la actividad dirigida a la mejora y preservación de las condiciones de vida propia, de las demás personas y del resto de los seres vivos. (…) incorpora habilidades para desenvolverse adecuadamente, con autonomía e iniciativa personal en ámbitos de la vida y del conocimiento muy diversos (salud, actividad productiva, consumo, ciencia, procesos tecnológicos, etc.), y para interpretar el mundo, lo que exige la aplicación de los conceptos y principios básicos que permiten el análisis de los fenómenos desde los diferentes campos del conocimiento científico involucrados.

Para adquirir esta competencia científica el currículo incluye materias de contenido científico a lo largo de la escolaridad de los estudiantes. Concretamente, en la Educación Primaria, la competencia científica se trabaja conjuntamente con contenidos del área de sociales, en la asignatura denominada Conocimiento del medio natural, social y cultural. Como señala Couso (2011, p. 25):

Durante esta etapa, el área de conocimiento de ciencias no es considerada un área instrumental o básica, como lo son las lenguas o las matemáticas, lo cual perjudica la dedicación horaria a la adquisición de la competencia científica, que queda reducida a un 7 % del total de horas lectivas, muy por debajo del 17 % que suponen las matemáticas o el 38 % que pueden llegar a representar las lenguas (dependiendo del número de lenguas cooficiales).

En el caso de la Educación Secundaria, la competencia científica se recoge en las llamadas Ciencias de la Naturaleza, que son obligatorias sólo hasta cuarto de secundaria, curso en que las asignaturas de Física y Química y Biología y Geología pasan a ser optativas. En los cursos en los que las ciencias son obligatorias, es decir, de primero a tercero de la ESO, éstas representan un 18 % del total de las horas lectivas y si tenemos en cuenta toda la secundaria obligatoria (incluido el cuarto curso), para



aquellos alumnos que no escojan cursar las ciencias optativas de cuarto, su formación en ciencias supondrá solo el 14 % del total de horas lectivas. A este respecto, Couso destaca (2011, p. 27):

Esta reducción de horas destinadas a las asignaturas de ciencias, no ha ido acompañada de una revisión de la extensión de los contenidos a impartir (Aleixandre y Sanmartí, 1995), lo cual plantea un serio reto al profesorado de estas asignaturas y una desvirtuación del objetivo de alfabetización científica, centrada en los contenidos centrales y básicos.

En relación con esta estructura curricular cabe subrayar el hecho de que, mientras para primaria se trata de una estructura general en toda Europa, impartiéndose las ciencias como una asignatura integrada, en el caso de secundaria la naturaleza mixta del currículo español no responde a la tónica general del resto de Europa. Mientras que España presenta para secundaria un enfoque en que las ciencias se tratan tanto de forma integrada como dividida en disciplinas, para el resto de Europa se presentan las distintas disciplinas de ciencias como asignaturas separadas (Eurydice, 2006). Cabe añadir que recientemente ha sido aprobada una modificación de la LOE (2006) que introduce fuertes cambios curriculares y organizativos para la educación obligatoria y posobligatoria española. El nuevo marco legislativo (LOMCE, 2013) reconoce los resultados para España de nivel insuficiente en comprensión lectora, competencia matemática y competencia científica, muy alejado del promedio de los países de la OCDE y trata de potenciar aún más la enseñanza de competencias, para acortar distancias. Entre otros cambios, para trabajar la competencia científica en la Educación Primaria, se propone el desglose del Conocimiento del Medio Natural, Social y Cultural en Ciencias de la Naturaleza y Ciencias Sociales. En la Educación Secundaria, ya aparecen las ciencias como asignaturas separadas (Física y Química, Biología y Geología…) en línea con el enfoque europeo. Salvo esta disgregación, hay que señalar que el resto del currículum no ha sufrido serios cambios y que la lista de contenidos evaluables es más amplia si cabe, por lo que el reto al que se enfrenta el profesorado al que nos referíamos dos párrafos más arriba es aún mayor. El sistema educativo argentino también hace hincapié en la adquisición de competencias científicas, entre otras. Se expresa específicamente en las Orientaciones Generales para acordar los contenidos básicos comunes, que éstos se orientarán a la formación de competencias. Concretamente, la Recomendación 26/92 señala que:

Las competencias se refieren a las capacidades complejas, que poseen distintos grados de integración y se ponen de manifiesto en una gran variedad de situaciones correspondientes a los diversos ámbitos de la vida humana, personal y social. Son expresiones de los distintos grados de desarrollo personal y participación activa en los procesos sociales. Toda competencia es una síntesis de las experiencias que el sujeto ha logrado construir en el marco de su entorno vital amplio, pasado y presente (MEA, 1994).

Y se distinguen cuatro tipos de competencias educativas, relacionadas con el desarrollo ético, socio-político-comunitario, conocimiento científico tecnológico y de la expresión y la comunicación.



Las intenciones educativas en relación con el eje de formación del conocimiento científico y tecnológico están orientadas a:

Disponer de esquemas de conocimiento que le permitan ampliar su experiencia dentro de la esfera de lo cotidiano y acceder a sistemas de mayor grado de integración.

Conocer y comprender los avances tecnológicos para operar sobre la realidad material y social con el objeto de mejorar la condición humana.

Aplicar estrategias y procedimientos de detección, formulación, análisis, resolución de problemas y evaluación de soluciones en los principales ámbitos y sectores de la realidad.

Actuar a nivel individual y comunitario en la protección y mejoramiento del ambiente biofísico y del patrimonio cultural.

En Educación Primaria se expresa que:

Si bien la ciencia que desarrollan los científicos o los expertos es el referente cultural último, en el proceso de construcción de los saberes escolares, el margen de libertad es más amplio y requiere de un proceso de transformación del contenido científico. Los conocimientos que se enseñan no son los mismos de la ciencia experta, por lo que se puede hablar de una “ciencia escolar” como el resultado de los procesos de transposición didáctica. Esta visión permite diseñar una ciencia adecuada a los intereses y experiencias infantiles y a los problemas sociales relevantes, alejándose de posturas que consideran a la estructura de la ciencia consolidada por los expertos como el único organizador de los aprendizajes de los niños (MECyT, 2009a).

En esta etapa de la educación el abordaje de las ciencias naturales se hace en forma integrada y se destina el 10% de los créditos horarios en 1º Ciclo y el 15% en 2º Ciclo. En el Nivel Secundario, los Núcleos de Aprendizaje Prioritarios de 3º Ciclo no mencionan específicamente el desarrollo de competencias pero éstas quedan reflejadas cuando se expresa que:

Los saberes que efectivamente se seleccionen se validarán en la medida en que propongan verdaderos desafíos cognitivos de acuerdo con la edad y favorezcan la comprensión de procesos en un nivel de complejidad adecuado, desde distintos puntos de vista; puedan utilizarse en contextos diferentes de aquellos en los que fueron adquiridos y constituyan herramientas potentes para entender y actuar con inventiva, promoviendo el sentido crítico y la creatividad”. Además agregan, respecto a la utilización de teorías y modelos que: “La alfabetización científica iniciada en los ciclos anteriores avanza hacia la utilización de las ideas fundamentales de algunas teorías científicas consolidadas para la construcción de modelos que explican hechos y fenómenos naturales en el marco de la ciencia escolar, así como algunos aspectos de la construcción histórica de estas ideas y la inclusión de temas de la nueva agenda científica que revistan particular interés social (MECyT, 2009b).



En este ciclo se destinan, en promedio, alrededor del 17% del crédito horario, distribuido en las asignaturas Biología, Física o Química, porcentaje que está muy por debajo de otras asignaturas. Respecto a los últimos años del nivel secundario, en el bachillerato orientado, el Consejo Federal de Educación especifica en la caracterización general de la propuesta educativa de la orientación ciencias naturales que en particular, se espera que esta orientación proporcione a los estudiantes una formación que les permita, entre otros:

Tomar decisiones informadas y autónomas haciendo uso de sus conocimientos de ciencia y acerca de la ciencia e interactuar con los fenómenos naturales para comprender la complejidad de su funcionamiento, anticipando las implicancias positivas y negativas, tanto de la intervención humana como de la no intervención en distintas situaciones”. En este sentido, el aprendizaje de las ciencias debería pensarse “como un proceso avanzado de construcción de modelos científicos básicos contextualizados en temas de relevancia y actualidad de las disciplinas específicas de esta orientación, así como de las formas de trabajo de la actividad científica, a partir del diseño y desarrollo de procesos de indagación científica escolar, por medio de actividades de exploración, reflexión y comunicación que incluyan la valoración de aspectos estéticos, de simplicidad, de capacidad explicativa y predictiva de dichos modelos.

En este documento, las recomendaciones sobre el desarrollo curricular y la enseñanza expresan que la escuela secundaria orientada en ciencias naturales tiene que:

Garantizar la inclusión de propuestas de enseñanza que promuevan la modelización de los fenómenos naturales y la contextualización de los contenidos en relación a aspectos de la vida cotidiana y a necesidades sociales.

Garantizar el abordaje, tratamiento y construcción de conocimientos científicos actuales y relevantes de las diversas disciplinas del área, sus principales problemáticas y metodologías, con propuestas de enseñanza en sintonía con la especificidad de dichos campos y que favorezcan la construcción de modelos cada vez más complejos para explicar el mundo e intervenir en él (MECyT, 2007).

Según PISA (OCDE, 2006), la adquisición de la competencia científica conlleva el desarrollo de capacidades como la identificación de cuestiones científicas, la descripción y explicación de fenómenos y la utilización de pruebas científicas; el conocimiento de unos contenidos tanto del mundo natural como de la propia ciencia sobre los que desarrollar estas capacidades; la elección de unos contextos de interés de la vida cotidiana adecuados al estudio del contenido científico y tecnológico, y, por último, la generación de actitudes como el interés por la ciencia y la investigación científica, o la motivación para reflexionar y actuar responsablemente en relación con temas científicos de interés personal y social como los relativos a la salud y al medio ambiente. Define la competencia científica como:

la capacidad de emplear el conocimiento científico para identificar problemas, adquirir nuevos conocimientos, explicar fenómenos científicos y extraer conclusiones basadas en pruebas sobre cuestiones relacionadas con la ciencia. Además, comporta la comprensión de los rasgos característicos de la ciencia,



entendida como un método del conocimiento y la investigación humanas, la percepción del modo en que la ciencia y la tecnología conforman nuestro entorno material, intelectual y cultural, y la disposición a implicarse en asuntos relacionados con la ciencia y con las ideas sobre la ciencia como un ciudadano reflexivo (OCDE, 2006).

El marco de la evaluación en PISA-2006, que se muestra en la Figura 10 es coherente con el concepto de competencia científica que se acaba de definir. En él se indica que medir competencias científicas es medir capacidades o procesos científicos aplicados en determinados contextos y referidos a determinados conocimientos – sobre el mundo natural y sobre la ciencia- y actitudes científicas. Cañas y otros (2010) presentan Figura 10. Marco de la evaluación en ciencias de PISA. (Fuente: OCDE, 2006). Para los intereses de este trabajo, destacamos que una de las capacidades evaluadas en PISA es la de “Explicar fenómenos científicamente”. Asimismo, como se muestra en la Figura 11, entre los conocimientos acerca del mundo natural (conocimiento de la

ciencia), necesarios para alcanzar dichas capacidades, PISA destaca los relacionados con la “Estructura de la materia (por ejemplo, modelos de partículas, enlaces)”.



Figura 11. Categorías del conocimiento de la ciencia en PISA. (Fuente: OCDE, 2006)

2.1.5 Desgranando el concepto de competencia y sus implicaciones para la

enseñanza-aprendizaje de las ciencias

No hay duda de que el concepto de competencia es polémico y alude a un campo semántico brumoso. Deriva de una tradición claramente escorada a la interpretación conductista del aprendizaje y comportamiento humanos, por lo que exige estar atentos y detectar los inevitables influjos mecanicistas que se infiltrarán en el desarrollo de una propuesta de enfoque por competencias.



Tobón, García-Fraile, Rial y Carretero (2006, p.35) señalan que el término competencia viene del latín, cum y petere “capacidad para concurrir, coincidir en la dirección”. En sí significa poder seguir el paso, capacidad de seguir en una trayectoria definida: una situación de comparación directa y situada en un momento determinado. Estos autores explican que en la actualidad este término se emplea con tres significados diferentes:

Correspondencia o atribución. Alude a las facultades o funciones de un determinado órgano: coordinar actividades académicas es competencia del jefe

de estudios.

Pugna, enfrentamiento. Acepción ligada al terreno de las confrontaciones deportivas o laborales: compiten por ganar un campeonato; entran en

competencia por conseguir un mercado. Aptitud, adecuación, idoneidad, cualificación o eficiencia. Concepción más

reciente que las anteriores y que se encuentra muy próxima al empleo que se le está dando en educación.

También mencionan, al igual que Marina y Bernabéu (2007), el empleo que Chomsky hace en lingüística del vocablo, donde se entiende como una facultad innata y se distingue de actuación. Sin embargo, admitiendo esta distinción lingüística, el concepto de competencia más extendido en educación la entiende de manera bien distinta. En coincidencia con Escamilla (2009) puede afirmarse que es necesario llegar a un acuerdo de base a la delimitación del terreno conceptual de las competencias. Se debe intentar conseguirlo, al menos, respecto a sus características centrales. La justificación de esta necesidad la explican Tobón et al. (2006) en razón de que las competencias aportan elementos para superar algunas carencias muy importantes de la educación tradicional. Tales carencias pueden sinterizarse de la siguiente forma:

Énfasis en la transmisión de conocimientos acabados, sin incidir en los procesos de construcción tan necesarios en una sociedad en permanente cambio y en la que es esencial “aprender a aprender”.

Insuficiente vinculación interdisciplinaria entre ámbitos de conocimientos. Escaso trabajo en equipo entre profesores. Empleo de sistemas de evaluación autoritarios, rígidos y con baja pertinencia.

Indagando ya en el concepto de competencia, algunas de sus definiciones aportadas por Tejada (1999, en Urzúa y Garritz, 2008) son:

1. “Conjunto estabilizado de saberes y saber-hacer, de conductas tipo, de procedimientos estándares, de tipos de razonamiento, que se pueden poner en práctica sin nuevo aprendizaje” (Montmollin, 1984:122).

2. ”Conjunto específico de destrezas necesarias para desarrollar un trabajo

particular y puede también incluir las cualidades necesarias para actuar en un rol profesional” (Jessup, 1991: 6-39).

3. “Conjuntos de conocimiento, de capacidades de acción y de comportamiento

estructurados en función de un objetivo y en un tipo de situación dada” (Gilbert y Parlier, 1992).



4. “Conjunto de conocimientos, destrezas y aptitudes necesarias para ejercer

una profesión, resolver problemas profesionales de forma autónoma y flexible y ser capaz de colaborar en el entorno profesional y en la organización del trabajo” (Bunk, 1994).

5. “La competencia resulta de un saber actuar. Pero para que ella se construya es

necesario poder y querer actuar” (Le Boterf, 1994).

6. “La competencia, inseparable de los razonamientos, está constituida por los conocimientos (declarativos, de procedimientos,...), las habilidades (menos formalizadas, a veces, llevadas a rutinas), los metaconocimientos

(conocimientos de sus propios conocimientos, que sólo se adquieren por medio de la experiencia) (Montmollin, 1996: XIII).

7. “Son resultado de experiencias dominadas gracias a las actitudes y a los

rasgos de personalidad que permiten sacar partido de ellas” (Levy-Leboyer, 1997: 94).

8. “Saber combinatorio... cada competencia es el producto de una combinación de

recursos. Para construir sus competencias, el profesional utiliza un doble equipamiento: el equipamiento incorporado a su persona (saberes, saberes hacer, cualidades, experiencia,...) y el equipamiento de su experiencias (medios, red relacional, red de información). Las competencias producidas con sus recursos se encarnan actividades y conductas profesionales adaptadas a contextos singulares” (Le Boterf, 1997: 48).

9. Funciones, tareas y roles de un profesional -incumbencia- para desarrollar

adecuada e idóneamente su puesto de trabajo - suficiencia- que son resultado y

objeto de un proceso de capacitación y cualificación (Tejada, 1999: 4).

10. Característica subyacente en el individuo que está causalmente relacionada con un estándar de efectividad y/o a una performance superior en un trabajo o situación (Spencer y Spencer, 1999).

Un análisis de gran interés sobre el concepto de competencia es aportado por Zabala y Arnau (2007, p. 31), que revisa distintas acepciones dadas en el ámbito laboral y en el educativo para identificar y reconocer los aspectos claves de las competencias, ya sea en su carácter semántico o estructural. Las definiciones del término competencia en el terreno profesional aportadas por estos autores son:

1. McClelland (1973). Competencia es una forma de evaluar aquello que realmente causa un rendimiento superior en el trabajo.

2. Llyd McLeary (Cepeda, 2005). Competencia es la presencia de características o

ausencia de incapacidades que hacen a una persona adecuada o calificada para realizar una tarea específica o para asumir un rol definido.



3. La Organización Internacional Trabajo o de los Trabajadores (OIT, 2004) concibe la competencia como la capacidad efectiva para llevar a cabo exitosamente una actividad laboral plenamente identificada.

4. Ministerio de Trabajo y Asuntos Sociales (1995). Define la competencia como la

capacidad de aplicar conocimientos, destrezas y actitudes al desempeño de la ocupación de que se trate, incluyendo la capacidad de respuesta a problemas imprevistos, la autonomía, la flexibilidad, la colaboración con el entorno profesional y con la organización del trabajo.

5. Diccionario enciclopédico Larousse: Define competencia como el conjunto de

los conocimientos, cualidades, capacidades, y aptitudes que permiten discutir, consultar y decidir sobre lo que concierne al trabajo. Supone conocimientos razonados, ya que se considera que no hay competencia completa si los conocimientos teóricos no son acompañados por las cualidades y la capacidad que permita ejecutar las decisiones que dicha competencia sugiere.

6. INEM (1995). Las competencias profesionales definen el ejercicio eficaz de las

capacidades que permiten el desempeño de una ocupación, respecto a los niveles requeridos en el empleo. Es algo más que el conocimiento técnico que hace referencia al saber y el saber hacer. El concepto de competencia engloba no sólo las capacidades requeridas para el ejercicio de una actividad profesional, sino también un conjunto de comportamientos, facultad de análisis, toma de decisiones, transmisión de informaciones, etc., considerados necesarios para el pleno desempeño.

7. Tremblay (1994). Competencia es un sistema de conocimientos, conceptuales y

de procedimientos, organizados en esquemas operacionales y que permiten, dentro de un grupo de situaciones, la identificación de tareas-problemas y su resolución por una acción eficaz.

8. Le Boterf (2000). Competencia es la secuencia de acciones que combina varios

conocimientos, un esquema operativo transferible a una familia de situaciones (…) La competencia es una construcción, es el resultado de una combinaciones pertinente de varios recursos (conocimientos, redes de información, redes de relación, saber hacer).

Como destacan Zabala y Arnau (2007), de estas definiciones se pueden extraer las conclusiones siguientes:

Las competencias tienen como finalidad la realización de tareas eficaces o excelentes.

Las tareas están relacionadas con las especificaciones de una ocupación o desempeño profesional claramente definido (o sea, un contexto concreto de aplicación).

Las competencias implican una puesta en práctica de un conjunto de conocimientos, habilidades y actitudes.

Por otro lado, Zabala y Arnau (2007) aportan otras definiciones del término competencia en el ámbito educativo, tales como:



1. Consejo Europeo (2001). Competencia es la suma de conocimientos, destrezas y

características individuales que permiten a una persona realizar acciones. 2. Unidad española de Eurydice-CIDE (2002). Competencias son las capacidades,

conocimientos y actitudes que permiten una participación eficaz en la vida política, económica, social y cultural de la sociedad.

3. OCDE (2002). Competencia es la habilidad de cumplir con éxito las exigencias

complejas, mediante la movilización de los prerrequisitos psicosociales. De modo que se enfatizan los resultados que el individuo consigue a través de la acción, selección o forma de comportarse según las exigencias. Cada competencia es la combinación de habilidades prácticas, conocimientos (incluidos conocimientos tácitos), motivación, valores éticos, actitudes, emociones y otros componentes sociales y de comportamiento que pueden movilizarse conjuntamente para que la acción realizada en una situación determinada pueda ser eficaz.

4. Documento marco para el Currículum Vasco (AA.VV., 2005). Competencia es

la capacidad para enfrentarse con garantías de éxito a tareas simples o complejas en un contexto determinado. Una competencia se compone de una operación (acción mental) sobre un objeto (que es lo que habitualmente llamamos conocimientos) para el logro de un fin determinado.

5. Generalitat de Catalunya (2004). Competencia básica es la capacidad del

alumnado para poner en práctica de una forma integrada conocimientos, habilidades y actitudes de carácter transversal, es decir, que integren saberes y aprendizajes de diferencias áreas, que a menudo se aprender no solamente en la escuela y que sirven para resolver problemas diversos de la vida real.

6. Monereo (2005). Competencia y estrategia implican repertorios de acciones

aprendidas, autorreguladas, contextualizadas y de dominio variable…, mientras que la estrategia es una acción específica para resolver un tipo contextualizado de problemas, la competencia sería el dominio de un amplio repertorio de estrategias en un determinado ámbito o escenario de la actividad humana. Por lo tanto, alguien competente es una persona que sabe “leer” con gran exactitud qué tipo de problema es el que se le plantea y cuáles son las estrategias que deberá activar para resolverlo.

7. Perrenoud (2001). Competencia es la aptitud para enfrentar eficazmente una

familia de situaciones análogas, movilizando a conciencia y de manera a la vez rápida, pertinente y creativa, múltiples recursos cognitivos: saberes, capacidades, microcompetencias, informaciones, valores, actitudes, esquemas de percepción, de evaluación y de razonamiento.

Tras analizar estas definiciones y recoger sus ideas principales, Zabala y Arnau (2007) concluyen que competencia es (ver Figura 12): Qué: la capacidad o habilidad

Para qué: de efectuar tareas o hacer frente a situaciones diversas



De qué manera: de forma eficaz Dónde: en un contexto determinado Por medio de qué: movilizando actitudes, habilidades y conocimientos

Cómo: al mismo tiempo y de forma interrelacionada.

Figura 12. Definición de competencia. (Fuente: Elaboración propia en base a la definición de Zabala y Arnau, 2007) Una lectura detallada de esta definición nos indica que las competencias son acciones eficaces que se efectúan para hacer frente a situaciones diversas en un contexto determinado (definición semántica), movilizando para ello actitudes, habilidades y conocimientos de forma interrelacionada (definición estructural). Parece conveniente, una vez acordada la definición, destacar algunas características de la misma, especialmente por las implicaciones que tienen para este trabajo (ver Tabla 3):

Competencia

es

la capacidad o habilidad

de efectuar tareas o hacer

frente a situaciones diversas

al mismo tiempo y de

forma interrelacionada.

movilizando actitudes,

habilidades y conocimientos

en un contexto

determinado

de forma eficaz

Cómo

Por medio de

qué

Dónde

De qué manera

Para qué

Qué



Tabla 3. Características de las competencias

La competencia es un “conocimiento en acción” o “ejecución consciente de

algo”, esto es un conocimiento con suficiente carga procedimental para actuar ante problemas en contextos prácticos y ofrecer resultados positivos. (Definición semántica)

Tener competencia implica disponer de un bagaje de conocimientos

conceptuales, procedimentales y actitudinales aprendidos significativamente. El contexto o escenario práctico delimita la competencia, o, dicho de otro modo,

las competencias tienen implícito el elemento contextual. Las competencias deben ser estables, lo que se manifiesta con tres observables:

repetición, generalización y diferenciación.

El análisis de las características de las competencias muestra que: 1. A pesar de que ser un concepto poliédrico como muchos otros en pedagogía y

psicología (Monereo y Pozo, 2007), lo que parece estar claro es que el concepto de competencia hay que diferenciarlo por un lado del propio conocimiento potencial, y por otro, de la mera actuación -performance-. Ser competente no es tener capacidades potenciales que no se demuestran en contextos específicos. Tampoco es ser hábil en la ejecución de tareas y actividades concretas, escolares o no, tal como han sido enseñadas, sino más allá de ello, las competencias están ligadas al “conocimiento en acción”, o a la “ejecución consciente de algo”, al conocimiento con suficiente carga procedimental para actuar, el que se despliega ante un problema en contextos prácticos y ofrece resultados, y no tanto al conocimiento que se dice tener o el que no ofrece respuestas. Un ejemplo de esta distinción es conocer los puntos cardinales, esto es, saber situar los puntos cardinales en la correspondiente rosa de los vientos, y otra muy diferente es saber orientarse según los puntos cardinales, utilizando argumentos sólidos que justifiquen dicha acción.

2. En general, el sujeto puede poner de manifiesto sus competencias porque es

poseedor de unas determinadas características cognoscitivas (saberes y habilidades), afectivas (motivaciones, actitudes), psicomotrices (hábitos, destrezas), rasgos de personalidad y características físicas, las cuales constituyen los atributos de la

competencia. Estos rasgos internos no hay que confundirlos con las manifestaciones externas o reacciones del sujeto ante las situaciones planteadas (ver en la Figura 13 un esquema diferenciador de la competencia de sus atributos). Como veremos a continuación, es posible, ante una situación aislada, que no haya manifestación inmediata de los atributos de la competencia. También es posible lo contrario, esto es, que ante una situación aislada, el sujeto muestre una acción competente, pero ésta deje de manifestarse ante situaciones familiares a la situación planteada.

3. Lo anterior enlaza directamente con la importancia del contexto práctico en el que

se desarrolla la competencia. Es indiscutible que, para que se dé el acto competente, es necesario utilizar un escenario práctico –externo- en el que se pueda mostrar el



grado de eficacia de la acción realizada. El contexto o escenario práctico delimita la competencia, o, dicho de otro modo, las competencias tienen implícito el elemento contextual, referido a la situación en la que es capaz de demostrar una actuación eficaz. Y puesto que cada situación es única y diferente de las demás, por muchos elementos que compartan, es posible que una persona demuestre unas competencias en unas situaciones y no en otras. Siempre podrá existir una situación en la que una persona “generalmente competente” deje de serlo. Lo contrario también puede ocurrir, esto es, una persona considerada socialmente “incompetente” podría manifestarse como competente en un determinado contexto práctico. Por ejemplo, alguien competente para orientarse, podría sentirse totalmente desorientado en una nueva ciudad, y viceversa, esto es, alguien usualmente incompetente en esa habilidad, podría encontrar en una nueva situación una referencia suficiente para orientarse adecuadamente. En consecuencia, no existe la persona competente, sino la que sabe resolver una situación con mayor o menor grado de competencia.

De lo visto anteriormente, la actuación más o menos competente de una persona ante una situación o contexto va a depender tanto de las características internas que determinan la competencia, como de la situación o contexto práctico que se intenta resolver, así como de la interacción que se establezca entre los elementos internos y externos. A priori no podemos afirmar que alguien es competente ante una nueva situación. Sin embargo, hay mayor probabilidad de que una persona, que ha mostrado tener unas habilidades eficaces ante situaciones similares a la situación problema, se muestre también eficaz ante la situación nueva. Estrictamente hablando, las características supuestamente favorables de una persona no son suficiente para verlo competente, sólo lo será cuando su actuación en un contexto específico ofrezca resultados eficaces.

4. Por último, otra característica asociada a las competencias y su definición es su

estabilidad. No tendría sentido decir que alguien es competente en alguna actividad si no demuestra la posibilidad de ejercer una acción eficaz en tareas o situaciones diversas asociadas a dicha actividad. Por ejemplo, no decimos que un aficionado al tenis es competente en este deporte si únicamente hace un buen saque y ni siquiera si hace un buen set. Se requiere el mantenimiento de los buenos resultados en un tiempo razonable para que se pueda afirmar que es competente en la misma. En consecuencia, una competencia es una cualidad del sujeto que se mantiene durante un tiempo razonable. Así, el tenista la mantiene durante unos años y su puesto en el ranking permite prever sus resultados; el buen docente es evaluado positivamente por sus alumnos año tras año. Esta cualidad se puede precisar con tres observables:

Repetición: Ante situaciones semejantes la reconocida competencia del sujeto se ejecuta con resultados parecidos una y otra vez. Siguiendo con el ejemplo de nuestro tenista, siempre que le viene la bola a la derecha, ejecuta el golpe con la misma pericia.

Generalización: Ante la diversidad de variaciones del contexto en el escenario donde se ubica la competencia, el sujeto que la posee sabe responder con resultado también exitoso. Así ya lleguen bolas al derecho, revés, cerca de la red, con mayor o menor fuerza, el tenista mantiene sus competencias. El tenista sabrá con qué intensidad y giro deberá ejecutar su golpe según el lugar de la pista y la rapidez con que le viene la bola.



Diferenciación: Se refiere a la adecuación o acomodación de la competencia ante situaciones o circunstancias novedosas que de pronto aparecen en el escenario práctico donde se da el actuar competente del sujeto. En el ejemplo del tenista, ante la circunstancia adversa que la bola cambie bruscamente su trayectoria al rozar la red cayendo al otro lado, el tenista sabe poner en juego en un instante todo un despliegue de recursos físicos y técnicos para recoger la bola antes de que bote en su campo.

La estabilidad de la competencia es una consecuencia del carácter permanente de las características biológicas, cognitivas y afectivas intrínsecas al sujeto, pero no habría que confundir dichas características o atributos, que son internas al sujeto, con las competencias, que son sus manifestaciones procedimentales externas. Es conveniente advertir que la cualidad de la estabilidad o persistencia de la competencia no significa que en determinados casos pueda no manifestarse. En casos excepcionales el problema o situación puede aparecer con un nuevo factor que el sujeto no controla suficientemente. Asimismo, en ocasiones, saber diferir u omitir puede ser una “actuación competente”. Figura 13. Concepto de competencia usando el modelo del iceberg. (Fuente: Elaboración propia a partir de otros modelos similares).

Conocimientos conceptuales

Hábitos y destrezas

Rasgos de personalidad

Características físicas

Motivaciones y actitudes

ATRIBUTOS

COMPORTAMIENTOS

OBSERVABLES

COMPETENCIAS



2.1.6 Competencia versus conocimientos conceptuales, procedimentales y

actitudinales

De las definiciones de competencia vistas en epígrafes anteriores, incluyendo la estructurada por Zabala y Arnau (2007), no se deduce que el dominio de las competencias vaya en detrimento del conocimiento, más bien al contrario. La aparición del término en el ámbito educativo puede que sea relativamente nueva, pero su sentido no lo es en el ámbito de la investigación de la didáctica de las ciencias experimentales, como se comprobará efectivamente en este trabajo. Distintos autores coinciden en señalar que la aparición del término competencia ha sido una consecuencia de la incapacidad de aplicación de muchos de los conocimientos teóricamente aprendidos a situaciones reales, tanto de la vida cotidiana como de la profesional. A pesar de ello, puede dar la sensación de que, al ser la competencia fundamentalmente un saber hacer, la enseñanza por competencias parece una apuesta por la práctica y, en consecuencia, un rechazo a los conocimientos. En este sentido, se retomaría el antiguo dilema entre conocimientos y procedimientos, y se podría interpretar que la enseñanza de competencias apuesta por desplazar la balanza hacia estos últimos. Parece necesario preguntarse ¿hasta qué punto esta opinión es cierta?, ¿qué papel tienen los conocimientos en una enseñanza de competencias? En el siglo pasado los movimientos educativos progresistas señalaron como principio metodológico la actividad del alumnado. Fue el resultado de una visión puerocéntrica de la enseñanza a consecuencia del conocimiento más elaborado de los procesos de aprendizaje, y, al mismo tiempo, del desplazamiento del punto de mira hacia el saber hacer, es decir, hacia los procedimientos, las técnicas y las habilidades. Esta importancia desmedida del saber hacer sobre el saber llevó por un lado, a la relativización, cuando no un verdadero menosprecio, de los contenidos conceptuales; y, por otro lado, a la defensa de unos métodos de enseñanza sustentados, de forma dogmática, en el principio de la acción por la acción. En esta forma de enseñanza, llamada por muchos como falso activismo, los estudiantes están permanentemente realizando actividades de diversa índole en el aula: manipulación, construcción, clasificación, búsqueda de información, etc. y fuera de ella: salidas de todo tipo, tales como visitas, excursiones o colonias, plagadas de actividades de observación, dibujo, etc. Actividades todas ellas en las que el alumnado utiliza diversas técnicas, estrategias y otros tipos de contenidos procedimentales, pero en los que prima el hacer por hacer, y los conocimientos se convierten en un mero pretexto para la acción. Los conocimientos más avanzados en la actualidad acerca del aprendizaje permiten estar alertas ante estas tendencias maniqueas en las que la valoración de cualquiera de sus componentes o características sólo es posible desde la confrontación. Como se ha dicho anteriormente, el término competencia surge como superación a una enseñanza tradicional en la que el estudiante no consigue transferir lo aprendido a las situaciones reales, pero ello no implica ni mucho menos una apuesta por la pedagogía activa en el sentido que se defendió en el siglo pasado. El término competencia representa la alternativa superadora a las distintas dicotomías vigentes en el pasado siglo, entre: memorizar y comprender, conocimientos y



habilidades, teoría y práctica. Pero para que ello sea una realidad y no se esté a merced de quiénes pretenden su manipulación, es conveniente indagar en los conocimientos de que se dispone en la actualidad acerca de cómo se aprenden las competencias y los atributos que sustentan la competencia: conocimientos, procedimientos y actitudes, y sus formas de ser aprendidos. Por ello se tratará de extraer consecuencias para el aprendizaje y la evaluación de las competencias. La pregunta que subyace en el resto del epígrafe es: ¿se sabe cómo se aprenden competencias? ¿Existen estudios fiables y suficientes acerca de cómo las personas consiguen ser competentes? Evidentemente, de todo lo expuesto con anterioridad, se está en condiciones de afirmar que las competencias son constructos complejos, eminentemente de carácter procedimental, para las que aún no se tiene conocimientos suficientemente elaborados que permitan dar una respuesta específica a estas dos preguntas. Sin embargo, hay datos suficientes acerca de las condiciones generales de cómo las personas aprenden y de cómo se produce el aprendizaje de los distintos componentes o atributos (conceptuales, procedimentales y actitudinales) que subyacen en el aprendizaje de cualquier competencia. a) El aprendizaje de los contenidos actitudinales en la enseñanza

Los contenidos actitudinales en la enseñanza suelen agrupar tres componentes con diferente grado de generalidad: las actitudes, las normas y los valores. Las actitudes propiamente dichas se refieren a reglas o patrones de conducta, disposiciones a comportarse de modo consistente (dimensión conductual). Las normas están constituidas por las ideas o creencias sobre cómo hay que comportarse (dimensión cognitiva). Y finalmente los valores se refieren al grado en que se han interiorizado o asumido los principios que rigen el funcionamiento de esas normas (dimensión afectiva) (Pozo y Gómez Crespo, 1998). Las personas pueden adoptar una actitud por simple rutina, por autoridad, o bien por un aprendizaje significativo de las normas y valores que la sustentan. El objetivo de la educación en actitudes debería ser una vez más lograr cambios en los aspectos más generales, en las capacidades autónomas, en este caso cambiar los valores, hacer que los alumnos interioricen como valores ciertas normas y formas de comportarse, en lugar de mantener éstas por procedimientos coercitivos. Las actitudes son conocimientos implícitos que en gran parte son así por haber sido adquiridos por procesos de aprendizaje implícito. Además, son conocimientos difíciles de cambiar, muy estables, también en gran parte porque son adquiridos lentamente. A este carácter implícito y estable, se unen otros rasgos, como su generalidad y omnipresencia, que hacen de las actitudes un contenido educativo particularmente difuso y vaporoso. El proceso de aprendizaje de estos contenidos implica elaboraciones complejas de carácter personal con una gran vinculación afectiva. Se aprenden las actitudes a partir de modelos o mediante las vivencias continuadas en entornos con grandes implicaciones afectivas: querer ser como alguien al que se admira o querer vivir según las pautas de un



grupo social para poder permanecer en él. Dos formas de aprendizaje que promueven la heteronomía moral, es decir, querer ser no por uno mismo, sino para ser como otros o para poder vivir con otros (Zabala y Arnau, 2007). Se aprenden también y especialmente mediante procesos de reflexión y posicionamiento personal ante situaciones conflictivas que obligan al establecimiento de pautas de comportamiento. En este caso se actúa y se es no por querer ser o tener que ser como los demás, sino por propio convencimiento, porque se asume dicha actitud como principio de actuación personal, o sea, se actúa con autonomía moral. En este caso, el aprendizaje de los contenidos actitudinales supone un conocimiento y una reflexión sobre los posibles modelos, un análisis y una valoración de las normas, una apropiación y elaboración del contenido, que implica el análisis de los factores positivos y negativos, una toma de posición, una implicación afectiva y una revisión y valoración de la propia actuación (Zabala y Arnau, 2007). Los componentes actitudinales de las competencias científicas incluyen las actitudes hacia el aprendizaje de la ciencia (que se intente aprender de un modo constructivo, adoptando un enfoque profundo en vez de superficial, aprendiendo en busca del significado y del sentido, y no sólo repitiendo) y las actitudes hacia la ciencia en sí misma (interés, valoración, motivación intrínseca,…). La importancia de estos componentes actitudinales es del conocimiento de todos, y, sobre todo, del profesorado, que suele adjudicar el fracaso escolar de sus estudiantes a la falta de actitudes adecuadas (falta de interés, de motivación, tendencia a utilizar aprendizajes superficiales, etc.). Y tienen mucha razón cuando destacan la importancia de estos contenidos, pero quizás no tanta cuando se eximen de responsabilidades. Como señala Izquierdo (2004, p. 117):

En las personas, cuando ‘algo en el mundo tira de ellas’, cuando se persigue una finalidad que interesa alcanzar porque es valiosa, entonces se piensa sobre lo que se hace, se inventan los lenguajes adecuados a la nueva experiencia y se establece un consenso respecto a ellos que van a permitir comunicarla, para continuar actuando, pensando, comunicando con éxito hasta alcanzar la meta. En caso contrario, cuando las preguntas no son adecuadas, los lenguajes resultan vacíos, las teorías no tienen significado experimental y los experimentos se llevan a cabo como si fueran una receta de cocina.

No cabe duda que el ejemplo y las formas de enseñar y evaluar de los docentes en las aulas y en los centros son importantes para conseguir cambiar las prioridades y las formas de aprender de los estudiantes. Pero ello implica intención de hacerlo, trabajo y esfuerzo, abandonando la idea de que la motivación es algo intrínseco a los estudiantes. b) El aprendizaje de los contenidos procedimentales en la enseñanza

Los contenidos procedimentales abarcan un conjunto muy amplio de saberes que tienen en común que implican una acción o conjunto ordenado de acciones dirigidas a la consecución de un objetivo. Es el saber hacer, en gran parte implícito y difícil de verbalizar. Son contenidos procedimentales, entre otros, las destrezas, las técnicas y las estrategias. Pero también lo son las reglas, las habilidades, los métodos, los procedimientos, etc. La bibliografía pone de manifiesto la dificultad que hay en clarificar el significado de estos términos. Algunos ejemplos de estos intentos se pueden



ver en Pro (1998; 2007), Zabala et al. (2001), Monereo et al. (1994); Pozo y Monereo (1999); Pozo y Postigo (1994), Pozo y Gómez Crespo (1998) entre muchos otros. Gran parte de la dificultad que entraña la diferenciación de los contenidos procedimentales se debe al carácter difuso de sus términos y a la posibilidad de clasificarlos en función de tres ejes (Zabala, 2001, p. 9): Eje ‘Motriz-Cognitivo’: Clasifica los contenidos procedimentales en función de las

acciones a realizarse, según sean más o menos motrices o cognitivas. Eje ‘De Pocas Acciones-Muchas Acciones’: Está determinado por el número de

acciones que conforman el contenido procedimental. Eje ‘Algorítmico-Heurístico’: Considera el grado de predeterminación de orden de

las secuencias. Aquí se aproximan al extremo algorítmico los contenidos cuyo orden de las acciones siempre siguen un mismo patrón, es decir, siempre es el mismo. En el extremo opuesto, el heurístico, están aquellos contenidos procedimentales cuyas acciones y su secuencia dependen de la situación en que se aplican.

Aunque cualquier contenido procedimental puede situarse en algún lugar de estos tres “contínuums”, resulta difícil establecer el límite entre unos contenidos y otros. Al colocar las tres líneas que conforman los ejes en un diagrama en tres dimensiones, veríamos que la delimitación todavía se complica más. A pesar de ello, y teniendo en cuenta que nos movemos en unas clasificaciones bastante indefinidas, es absolutamente pertinente avanzar en la caracterización y diferenciación entre ellos porque nos permite también avanzar en el camino de un tratamiento adecuado y específico. Desde los intereses de este trabajo, centrado en las competencias científicas, más allá de intentar clarificar el significado de los conceptos implicados en los contenidos procedimentales, se ha centrado en establecer las formas de aprendizaje que los caracterizan y distinguen. Esto supone atender sobre todo al último de los tres ejes anteriores: el algorítmico-heurístico, por el que un determinado procedimiento debe seguir, para conseguir alcanzar eficazmente el objetivo, unas pautas predeterminadas o bien unas pautas que se deben seleccionar adecuadamente. En este sentido, se distinguen en los extremos de dicho eje, siguiendo a Pozo y Gómez Crespo (1998), entre técnicas y estrategias, entendiendo que las primeras servirían para afrontar ejercicios o tareas rutinarias siempre iguales a sí mismas, mientras que las estrategias serían necesarias para resolver problemas, entendiendo por problema una situación relativamente abierta en la que se sabe dónde se está y adónde se quiere ir pero no cómo se va exactamente. Así, si la demanda de una tarea es el cálculo de la densidad de una piedra a partir de su masa y su volumen, el contenido procedimental demandado es una técnica (dividir masa entre volumen, teniendo en cuenta sus unidades), pero si, por el contrario, se plantea una cuestión abierta del tipo “¿Todos los cuerpos que tienen

más masa ocupan más volumen?” en la que está implicado el mismo concepto de densidad, se está demandando que el estudiante sepa aplicar una estrategia, que implica un diseño experimental, la medición de los cuerpos, el análisis de los datos y la elaboración de conclusiones (Pro, 1998).



Figura 14. Componentes de los contenidos procedimentales. (Fuente: adaptado de Pozo y Gómez Crespo, 1998). Para distinguir entre técnicas y estrategias, se muestra la Figura 14. En ella, interesa destacar:

1. Las estrategias se componen de técnicas, pues suponen dominar técnicas más simples.

2. Además, el uso de una estrategia requiere otros componentes cognitivos y

metacognitivos. Entre los primeros, se destacan los conocimientos conceptuales específicos que, en caso de estar poco elaborados, dificultarían enormemente la ejecución del procedimiento. Asimismo, los conocimientos actitudinales y motivacionales son condiciones esenciales para que el estudiante se implique en un aprendizaje autónomo y tome decisiones estratégicas con respecto a su aprendizaje. Por último, se requieren unos procesos cognitivos básicos, que no son posibles sin un determinado desarrollo cognitivo. Entre los requisitos metacognitivos, las estrategias implican cierto grado de reflexión consciente o metaconocimiento necesario sobre todo para tres tareas esenciales: A) la selección y planificación de los procedimientos más eficaces en cada caso; B) el control de su ejecución o muestra en marcha y C) la evaluación del éxito o fracaso obtenido tras la aplicación de la estrategia.

Realizada esta distinción, se pueden diferenciar las estrategias de aprendizaje más óptimas para ambos tipos de contenidos procedimentales.

Eje

alg

orí

tmic

o-h

eu

rís

tic

o

Técnicas

Estrategias

Metaconocimiento

Actitudes y motivaciones

Conocimientos conceptuales específicos

Procesos Cognitivos Básicos



A grandes rasgos, se puede afirmar que la adquisición de procedimientos requiere seguir una secuencia desde el establecimiento de un conocimiento técnico, en forma de rutinas más o menos automatizadas usadas en situaciones de ejercicio, hasta el uso estratégico de esas técnicas en nuevas combinaciones para enfrentarse a problemas realmente nuevos. Pozo y Gómez Crespo (1998) estructuran las cuatro fases que se muestran en la Tabla 4. Obviamente, como dicen estos autores, aunque estas cuatro fases respondan a una secuencia de construcción, y por tanto deberían orientar la secuenciación de los contenidos procedimentales en la secuencia de enseñanza, no deben entenderse como fases sucesivas, sino que debe existir un cierto solapamiento e incluso un continuo ir y venir entre estas fases, a medida que se vayan detectando deficiencias en su aprendizaje.

Tabla 4. Fases en el entrenamiento procedimental: de la técnica a la estrategia (Fuente: Pozo y Gómez Crespo, 1998)

Entrenamiento Fase Consiste en

Técnico

Declarativa o de instrucciones

Proporcionar instrucciones detalladas de la secuencia de acciones que debe realizarse

Automatización o consolidación

Proporcionar la práctica repetitiva necesaria para que el alumno automatice la secuencia de acciones que debe realizar, supervisando su ejecución.

Estratégico

Generalización o Transferencia del conocimiento

Enfrentar al alumno a situaciones cada vez más nuevas y abiertas, de forma que se vea obligado a asumir cada vez más decisiones

Transferencia del control

Promover en el alumno la autonomía en la planificación, supervisión y evaluación de la aplicación de sus procedimientos.

Para finalizar, conviene destacar que las competencias científicas son en gran parte un saber hacer consciente, y, por tanto, tienen un núcleo procedimental de carácter estratégico de enorme importancia. Se volverá a ello más adelante.

c) El aprendizaje de los contenidos conceptuales en la enseñanza

Los contenidos conceptuales forman la parte más declarativa del saber. Por tanto, son más fáciles de verbalizar que los procedimentales y mucho más que los actitudinales. Según la distinción más común en los currículos, se pueden diferenciar tres tipos principales de contenidos conceptuales: hechos, conceptos y principios. Los hechos: son informaciones que afirman o declaran algo sobre el mundo. Los conceptos: relacionan los hechos y les dan significado explicando por qué se

producen y qué consecuencias tienen. Los principios: son los conceptos estructurantes de una disciplina, los más generales,

los que poseen un gran nivel de abstracción, aquéllos sin los cuales es difícil dar sentido a los conceptos específicos y hechos asociados a la misma.

Hechos, conceptos y principios implican un gradiente creciente de generalidad, de tal modo que los conceptos son más generales que los hechos y los principios son en sí mismos conceptos de gran generalidad. Los hechos ayudan a adquirir conceptos, y éstos a su vez constituyen la forma más eficaz de retener los hechos. Similarmente, los conceptos ayudan a adquirir principios, y éstos constituyen la forma más efectiva de recordar los conceptos.



Los aprendizajes asociados a estos contenidos conceptuales presentan una dificultad jerarquizada por dicha generalidad. Es decir, aprender principios es más dificultoso que aprender conceptos y esto a su vez es más difícil que aprender hechos y datos. Sin embargo, la facilidad con que se aprende es también la facilidad con la que se olvida, lo que lleva a inferir que los datos se olvidan rápidamente si no se han conseguido insertar en los conceptos que los explican y que incluso los conceptos se olvidarán con más rapidez si no se han extraído de ellos sus principios más generales. Puesto que los principios son al fin y al cabo conceptos, aunque lo sean de mayor grado de generalidad, en lo que sigue se hará la diferenciación entre hechos y conceptos, agrupando en este último término tanto a los conceptos propiamente dichos como a los principios. Aprender hechos requiere reproducirlos y, en consecuencia, la realización de

ejercicios de repetición verbal es el mecanismo de aprendizaje más efectivo para conseguir memorizar la información. Algunas reglas mnemotécnicas y asociaciones pueden facilitar este proceso de aprendizaje, pues con ello se reduce la demanda de memoria de trabajo, pero lógicamente, las asociaciones más efectivas son las que se posibilitan a través de los conceptos a los que se hará referencia a continuación.

Aprender conceptos, a diferencia de los hechos o datos, no implica reproducirlos con

las mismas palabras o símbolos, sino traducirlos en el propio lenguaje del que aprende, lo cual requiere unas asociaciones o asimilaciones lo más significativas posibles con sus propias estructuras del conocimiento. La teoría de Ausubel sobre el aprendizaje significativo ofrece unas pautas prácticas de sumo interés para optimizar el proceso de aprendizaje de conceptos (Ausubel, Novak y Hanesian, 1978).

Lo que interesa destacar en estos momentos son los siguientes problemas y dificultades relacionadas con el aprendizaje conceptual: a) Los conceptos también se pueden aprender memorísticamente, y en este caso

carecen de la funcionalidad necesaria. De hecho, el aprendizaje de conceptos es gradual, no es una cuestión de todo o nada. Es prácticamente imposible aprenderlos totalmente, como si se fuera expertos, pero también es difícil aprenderlos totalmente de memoria, pues esto también requiere mucho tiempo y esfuerzo. Lamentablemente, esto último es el único recurso del que disponen los estudiantes cuando son incapaces de asimilar los contenidos de aprendizaje con sus esquemas de conocimiento, o, en términos ausubelianos, de realizar asociaciones sustantivas y no arbitrarias entre el nuevo material y sus conocimientos previos.

b) Una de las condiciones del proceso de instrucción ausubeliano, concretamente, que

el aprendiz pueda relacionar el material de aprendizaje con la estructura de conocimientos de la que ya dispone, parece difícil de darse o se produce en la dirección no intencionada por la enseñanza. El número casi inabarcable de estudios sobre los conocimientos previos en las más variadas áreas de conocimiento parecen asumir en general que son concepciones muy estables (se mantienen incluso tras muchos años de instrucción), generalizadas (las comparten personas de muchas culturas, edades y niveles educativas), relativamente coherentes (ya que el alumno



las usa para afrontar situaciones diversas) y en ocasiones guardan notables similitudes con concepciones ya superadas en la propia historia de la ciencia.

Sin embargo, se detectan contradicciones entre los autores con respecto a la coherencia de las concepciones. Para algunos autores, las concepciones son coherentes (Brown, 1989; Gamble, 1989; Ioannides & Vosniadou, 2002; Samarapungavan & Wiers, 1977, Watts & Zylbersztajn, 1981), mientras que para otros son difusas, poco diferenciadas, y fragmentadas (Pozo, Gómez Crespo, Limón y Sanz, 1991; diSessa, Gillespie & Esterly, 2004; diSessa & Sherin, 1998; Kuiper & Mondlane, 1994; Stavy & Tirosh, 1993). Para dar luz a este resultado contradictorio, Jiménez Gómez, Benarroch y Marín (2006) postularon que podría ocurrir que algunas respuestas de los estudiantes procedieran de esquemas bien estructurados en sus sistemas de conocimiento, mientras que otras podrían proceder de información acumulada memorísticamente, dando lugar a respuestas académicas, de compromiso o de azar. Las primeras mostrarían coherencia ante el cambio de las demandas de la tarea, mientras que las segundas adolecerían de esta coherencia y manifestarían falta de regularidad y generalización en sus respuestas ante un cambio en las demandas de las tareas planteadas. Esto les llevó a los autores a diferenciar entre respuestas que proceden de los esquemas cognoscitivos de los estudiantes, de las respuestas que proceden de la mera información memorística acumulada. Las primeras deben ser identificadas y diferenciadas de las segundas si se pretende alcanzar la información verdaderamente significativa del estudiante. A partir de ellas, los autores identifican esquemas explicativos, concebidos como regularidades en las respuestas de los estudiantes, que han de cumplir las siguientes características:

1. Repetición, o extensión con que las respuestas de los estudiantes permanecen inalterables a pesar de las modificaciones de las situaciones físicas introducidas mediante estrategias de confrontación.

2. Generalización, o extensión en la que se observan respuestas análogas ante las distintas situaciones físicas obtenidas tras la aplicación de las estrategias de variación contextual.

3. Adaptación o diferenciación de las respuestas a los factores que intervienen en la tarea (como producto de la aplicación de ambas estrategias: la de variación contextual y la de confrontación).

Es necesario destacar que, por un lado, estas características son comunes a los observables asociados a la estabilidad de las competencias vistos en el apartado 1.1.5. , lo que sugiere que esta distinción entre respuesta significativa y no significativa podría estar asociada a la disimilitud entre conocimiento requerido para la competencia y conocimiento en sí. Dicho de otro modo, el conjunto de respuestas sin discriminar las

significativas y las que no lo son, configurarían todo el saber del estudiante, sus

conocimientos, mientras que únicamente las respuestas significativas podrían estar

asociadas al saber ejecutable o saber en acción, que es el que realmente interesa para

el aprendizaje de competencias. Por otro lado, aunque las investigaciones de estos autores surjan desde el ámbito de las concepciones alternativas, el bagaje de conocimientos alcanzado no es ni mucho menos exclusivamente conceptual, sino que precisamente el concepto de esquema explicativo



está asociado significativamente a la estructura cognoscitiva y, es por tanto, un conocimiento en acción, esto es, un conocimiento con la suficiente carga procedimental para actuar ante situaciones concretas. Vistas las características del aprendizaje de los atributos de las competencias, se verán a continuación qué implicaciones tienen en el aprendizaje de las competencias en sí.

2.1.7 El aprendizaje de competencias científicas

Existe actualmente una coincidencia en subrayar, desde concepciones y enfoques psicopedagógicos dispares, la importancia del aprendizaje significativo y relevante como elemento clave de la educación escolar. Se insiste en que únicamente los aprendizajes significativos consiguen promover el desarrollo personal de los alumnos; se valoran las propuestas didácticas y las actividades de aprendizaje en función de su mayor o menor potencialidad para promover aprendizajes significativos; se proponen procedimientos y técnicas de evaluación susceptibles de detectar el grado de significatividad de los aprendizajes realizados, etc. Esta coincidencia es consecuencia quizás de la misma polisemia del concepto (ver, por ejemplo, Coll, 1990, para un detalle de los antecedentes del mismo), de la diversidad de significaciones que ha ido acumulando, pero quizás como le ha pasado al mismo término de competencia, esto explica en gran parte su atractivo y su utilización generalizada y, obliga, al mismo tiempo, a mantener una prudente reserva. El término aprendizaje significativo surge de la constatación de que lo que se aprende no tiene por qué integrarse del mismo modo en las estructuras de conocimiento. Hay aprendizajes “mecánicos” que se adquieren mediante un proceso de memorización y en consecuencia se integran de forma superficial en la estructura de conocimiento y otros aprendizajes “profundos o significativos” que se han asimilado de forma substantiva y no arbitraria a la estructura cognoscitiva. Si se situaran ambos aprendizajes en un continuo, estos conceptos ocuparían los extremos del mismo y en su interior, un aprendizaje será más significativo cuanto mayor sea el significado atribuido. Sin entrar en las características del distinto significado que “atribuir significados” puede implicar según se parta de una teoría de aprendizaje o de otra, lo que interesa resaltar en estos momentos es que se trata de un concepto que pone el acento del aprendizaje, más allá de la influencia del profesor y de la metodología de enseñanza, en la construcción de significados que lleva a cabo el estudiante a partir de dicha enseñanza. El aprendiz

como constructor de significados es en último extremo el responsable de sus

aprendizajes.

Desde esta perspectiva del estudiante como constructor de significados, las teorías constructivistas y socioconstructivistas han desarrollado el marco teórico de las condiciones que deben darse para que los aprendizajes sean lo más significativos posible. Aunque estas condiciones no estén unívocamente establecidas, hay bastante acuerdo en las mismas en cuanto a la importancia de ciertos factores y características que han sido resumidas por varios autores (por ejemplo, Coll, 1987, 1990 y 1993; Zabala y Arnau, 2007) y que se han adaptado en lo que sigue y se los ha llamado principios psicopedagógicos del aprendizaje constructivista de competencias:



1. La estructura cognoscitiva está configurada por esquemas de conocimiento.

Dichos esquemas “pueden contener tanto conocimiento como reglas para utilizarlo,

pueden estar compuestos de referencias a otros esquemas (…) pueden ser

específicos o generales” (Coll, 1990, p. 169). A lo largo de la vida, dichos esquemas se revisan, se modifican, se vuelven más complejos y adaptados a la realidad y más ricos en relaciones. Si esto es así, cualquier nuevo aprendizaje deberá “construirse” desde los esquemas existentes. Según Marín (1994a; 1994b; 2003 y 2005) y Benarroch y Marín (1997), los esquemas de conocimiento pueden ser de dos tipos: específicos y generales (ver Figura 15). Los esquemas específicos se construyen por procesos de abstracción simple o

empírica con el medio y aportan una conceptualización en cierto modo descriptiva de las propiedades de los objetos. Gracias a estos esquemas, por ejemplo, se puede llegar a la conclusión de que los cuerpos con más masa alcanzan antes el suelo al caer.

Los esquemas generales se construyen, por el contrario, por procesos de

abstracción refleja a partir de los esquemas específicos consistentes en la coordinación de las acciones realizadas. Los esquemas generales más conocidos son los esquemas operatorios piagetianos, entre los cuales, para seguir con el ejemplo anterior, se encuentra la capacidad de controlar variables. Es mediante esta capacidad que las personas pueden llegar a desligar la caída de los cuerpos del rozamiento con el aire y alcanzar la conclusión científica de la independencia del tiempo de caída de la masa de los cuerpos.

Figura 15. Red de Esquemas de Conocimiento existentes en la Estructura Cognoscitiva. (Fuente: Elaboración propia a partir de Marín, 1994a; 1994b, 2003 y 2005).



Los esquemas operatorios están asociados al nivel de desarrollo del aprendiz. La psicología genética ha estudiado este desarrollo (p.e. Piaget e Inhelder, 1969; Delval, 1983; Coll y Gillieron, 1985) y ha puesto de relieve la existencia de unos estadios que, con algunas fluctuaciones de los márgenes de edad, son relativamente universales en su orden de aparición. A cada uno de los grandes estadios de desarrollo (sensoriomotor: 0-2 años aproximadamente; intuitivo o preoperatorio: 2-6/7 años aproximadamente; operatorio concreto: 7-10/11 años aproximadamente; operatorio formal 11-14/15 años aproximadamente) corresponde una forma de organización mental, una estructura intelectual, que se traduce en unas determinadas posibilidades de razonamiento y de aprendizaje a partir de la experiencia. Estos esquemas operatorios actuarían modulando la capacidad de asimilación de los esquemas específicos a los que se hace referencia a continuación.

Por su parte, los esquemas específicos cognitivos están asociados a los conocimientos previos que el aprendiz ha podido acumular de experiencias educativas anteriores (escolares o no escolares) o de aprendizajes espontáneos. En cualquier caso, el estudiante que inicia un nuevo aprendizaje escolar, sea de competencia o no, lo ha de hacer siempre a partir de los conceptos, principios, destrezas, técnicas, etc. que ha construido en el transcurso de sus experiencias previas, utilizándolos como instrumento de lectura y de interpretación que condicionan en un alto grado el resultado del nuevo aprendizaje. Estos conocimientos previos no son de carácter exclusivamente conceptual, sino que a menudo tienen carácter procedimental e implícito (destrezas, técnicas…) lo que origina a veces la dificultad de verbalizarlos. Además, tales conocimientos previos suelen estar vinculados a lo afectivo (objetos preciados, destrezas asociadas a relaciones sentimentales positivas, etc). Los esquemas específicos en un área del conocimiento condicionan en gran parte los aprendizajes posteriores que se puedan realizar en esa área, por lo que se trata de un principio especialmente importante para el establecimiento de secuencias de aprendizaje, pero posee también implicaciones de primer orden para la metodología de la enseñanza y para la evaluación. Si bien los esquemas operatorios son los esquemas generales más ampliamente conocidos en la estructura cognoscitiva, últimamente el propio Marín y otros autores han propuesto dos tipos de esquemas generales más que habría que considerar en la estructura cognoscitiva. Estos son:

A) Esquemas sentimentales (Marina, 1996; Castilla del Pino, 2000). Algunas

razones que apuestan por considerar que también el sistema afectivo de la persona está organizado en esquemas son:

a) modulan la interacción de los esquemas cognitivos con los objetos, según el

vínculo afectivo que la persona mantiene con ellos. Así, las personas interaccionan con unos objetos más que con otros, y esta selección parece estar relacionada con el valor que se le adjudica a los mismos. La actuación de los esquemas sentimentales explicaría por ejemplo las diferencias entre las personas de distinto género por objetos como los coches, el balón, los cosméticos, etc. Cuanto mayor sea el valor adjudicado a un objeto, mayores



serán las interacciones con estos objetos y dichas interacciones favorecen desarrollos diferenciados en los esquemas cognitivos asociados.

b) modulan también las reacciones de las personas ante los conflictos cognitivos

generados en las interacciones con los objetos. Como se verá más adelante, los conflictos cognitivos son importantes en el aprendizaje y cuando las personas tienen más empatía por los objetos involucrados y les confieren más valor, estarán mejor preparadas para realizar el esfuerzo cognitivo que conlleva el aprendizaje.

B) Esquemas metacognitivos (Pascual-Leone, 1979; 1983). Flavell (1976), ofrece una

clásica definición de metacognición: “La metacognición se refiere al conocimiento

personal relativo a los propios procesos cognitivos” (p. 232). La importancia de la metacognición ha sido bien demostrada en la resolución de problemas. Así, por ejemplo, Mayer (1998) examina la función de las habilidades cognitivas, metacognitivas y motivacionales en la resolución de problemas, y acaba concluyendo que son estrictamente indispensables. Los esquemas metacognitivos podrían por tanto estar formando parte de la estructura cognitiva y, posiblemente, tener un carácter más general aún que los propios esquemas operatorios, pero falta aún mucha investigación al respecto.

En definitiva, se podría sintetizar la estructura cognoscitiva del aprendiz como un sistema complejo formado por esquemas generales (operatorios, sentimentales y metacognitivos) y específicos. Aprender significa siempre modificar estos esquemas de conocimiento.

2. Aprender competencias significa reestructurar los esquemas de conocimiento.

Cualquier aprendizaje, ya sea conceptual, procedimental, actitudinal o de competencias, implica modificar y reestructurar los esquemas de conocimiento. Esta reestructuración puede tener lugar tanto en los esquemas generales como en los operatorios que conforman la estructura de conocimiento. Los mecanismos de reestructuración son muy complejos y han sido estudiados por distintos autores (por ejemplo, Marín, 2003 y 2005; Pozo, 1989). A partir de ellos, se ha elaborado la Tabla 5 que trata de mostrar la relación entre las modificaciones de los esquemas y el contenido de aprendizaje resultante. Hay que advertir que esta tabla no intenta ser rigurosa, y con ella únicamente se trata de relacionar los constructos de la estructura cognoscitiva y sus modificaciones con el contenido de aprendizaje resultante. El detalle más destacable de la tabla es que la adquisición de una competencia científica (ver última fila de la tabla) implica mecanismos de formalización de los esquemas generales, los cuales, como se vio en el apartado anterior, se generan a su vez por abstracciones de los esquemas específicos; en consecuencia, aprender competencias científicas conlleva un conjunto de reestructuraciones fuertes en todos los esquemas de conocimiento de la estructura cognoscitiva, aunque no al mismo tiempo ni con el mismo esfuerzo, lo que explica su alto grado de complejidad.

Atendiendo al detalle de la Tabla 5, en ella se muestra que las reestructuraciones de los esquemas de conocimiento pueden ser de dos tipos:



a) Reestructuraciones en los esquemas específicos. Estos pueden sufrir procesos de reestructuración débil (enriquecimiento del esquema mediante acumulación de nuevos datos, hechos, destrezas, técnicas, etc.) y procesos de reestructuración fuerte, mediante los mecanismos de diferenciación y coordinación con otros esquemas. Estos últimos son necesarios en el aprendizaje de una gran mayoría de conceptos científicos.

b) Reestructuraciones en los esquemas generales. Estos pueden sufrir procesos de

reestructuración débil (enriquecimiento del esquema mediante ejercicios de control de variables, conceptualizaciones, tomas de conciencia, etc.) y procesos de reestructuración fuerte, mediante los mecanismos de diferenciación y coordinación (similares a los que se producen en los esquemas específicos), que son fundamentales en el aprendizaje de estrategias científicas y formalizaciones de los propios esquemas generales (que son básicos en el aprendizaje de competencias científicas).

Tabla 5. Tipos de reestructuraciones de los esquemas de conocimiento. (Fuente: Elaboración propia a partir de Marín, 2003)

Esquemas

implicados

Mecanismo

general

Mecanismo

específico

Contenidos

aprendidos

Específicos

Reestructuración débil

Enriquecimiento del esquema y ampliación de su capacidad asimiladora

Datos, hechos, destrezas, técnicas,…

Reestructuración fuerte

Diferenciación y coordinación con otros esquemas

Conceptos y Principios científicos

Generales

Reestructuración débil

Enriquecimiento del esquema y ampliación de su capacidad asimiladora

Ejercicios de control de variables, conceptualizaciones, tomas de conciencia…

Reestructuración fuerte

Diferenciación y coordinación con otros esquemas

Estrategias científicas

Formalizaciones de los esquemas generales

Competencias científicas

3. La funcionalidad de lo aprendido es tanto mayor cuanto más intensos sean los

desequilibrios y posteriores reequilibraciones de los esquemas de conocimiento.

Al conceptualizar las competencias como un saber hacer consciente, el aprendizaje de las mismas debe ser funcional, esto es, debe ser útil para responder a situaciones y demandas reales. En el marco de la teoría constructivista que se está utilizando, el aprendizaje es tanto más funcional cuanto más significativo. El primer paso para conseguir que el estudiante realice un aprendizaje significativo consiste en romper el equilibrio inicial de sus esquemas respecto al nuevo contenido de aprendizaje. Si la tarea es totalmente ajena, o está excesivamente alejada de los esquemas del alumno,



éste no puede atribuirle significación alguna y el proceso de enseñanza y de aprendizaje se bloquea. Si, a pesar de ello, se fuerza la situación, el resultado más probable es un aprendizaje puramente memorístico. A la inversa, cuando la tarea plantea resistencias mínimas o es interpretable en su totalidad (correcta o incorrectamente) con los esquemas disponibles, el aprendizaje resulta igualmente bloqueado. La exigencia de romper el equilibrio inicial del alumno remite a cuestiones clave de la metodología de enseñanza: establecimiento de un desfase adecuado entre la tarea de aprendizaje y los esquemas del estudiante; utilización de incentivos motivacionales que favorezcan un desequilibrio óptimo; presentación de la tarea de forma adecuada; toma de conciencia del desequilibrio y de sus causas como motivación intrínseca para superarlo; etc.

No basta sin embargo con conseguir que el sistema cognitivo del estudiante se desequilibre, tome conciencia de ello y esté motivado para superar el estado de desequilibrio. Este que ya es difícil, es únicamente el primer paso hacia el aprendizaje significativo. Para que el aprendizaje llegue a buen término, es preciso además que el sistema cognitivo pueda reequilibrarse modificando adecuadamente sus esquemas o construyendo otros nuevos. La reequilibración no es, por supuesto, automática ni necesaria en el caso de los esquemas de conocimiento (contrariamente a lo que sucede con los esquemas operatorios), sino que puede producirse o no producirse y tener mayor o menor alcance según la naturaleza de las actividades de aprendizaje, en suma según el grado y el tipo de ayuda pedagógica. En consecuencia, entre los procesos que se han mostrado especialmente importantes para conseguir la construcción de nuevas estructuras cognitivas han de destacarse los conflictos cognitivos. Un conflicto cognitivo es el fenómeno de contraste producido por la discrepancia entre las previsiones de los esquemas cognoscitivos existentes en la estructura cognoscitiva y los nuevos significados que se presentan en el proceso de enseñanza y de aprendizaje. Este conflicto inicia un proceso de desequilibrio en la estructura cognitiva del sujeto, al que debe seguir una nueva reequilibración, resultado de un conocimiento enriquecido. Sin embargo, para conseguir esta reequilibración, es importante una fuerte actividad mental por parte del estudiante, la cual estará mediatizada por sus esquemas motivacionales y sentimentales hacia la resolución de la tarea. Por tanto, conflicto y motivación del aprendiz son requisitos para conseguir aprendizajes funcionales.

4. Debe establecerse una diferencia entre lo que el estudiante es capaz de hacer y

aprender por sí solo (fruto de los factores señalados) y lo que es capaz de hacer y de

aprender con el concurso de otras personas.

La observación e imitación del comportamiento de otras personas es, además de la acción física, una fuente importante potencial de aprendizaje conocido habitualmente como aprendizaje vicario. La distancia entre lo que un estudiante es capaz de hacer y aprender por sí solo y lo que es capaz de hacer y aprender con el concurso de otras personas (pares, profesores…) es lo que Vygotzky llama Zona de Desarrollo Próximo, pues marca la separación entre el nivel de desarrollo efectivo y el nivel de desarrollo potencial, delimitando el margen de incidencia de la acción educativa. Desarrollo, aprendizaje y enseñanza son pues tres elementos relacionados entre sí, de tal manera que el nivel de desarrollo efectivo condiciona los posibles aprendizajes que el estudiante puede realizar gracias a la enseñanza, pero ésta, a su



vez, puede llegar a modificar el nivel de desarrollo efectivo del alumno mediante los aprendizajes específicos que promueve. La enseñanza escolar debe partir del nivel de desarrollo efectivo del alumno, pero no para acomodarse a él, sino para hacerlo progresar a través de su Zona de Desarrollo Próximo, para ampliarla y para generar eventualmente nuevas Zonas de Desarrollo Próximo. En el caso del aprendizaje de competencias, tendríamos por similitud, la Zona de Interacción Competente. En efecto, aunque el actuar competente del sujeto va a depender en última instancia de sus propias decisiones, no cabe duda que éste es sensible al contexto donde se ejecuta y, no solo porque se verá modificado por la presencia de los demás, sino porque el resultado de la acción dependerá de la participación y coordinación con los demás. En este sentido es pertinente, sobre todo en actividades sociales, considerar también el actuar competente colectivo donde los resultados no se pueden explicar únicamente por el actuar competente de cada sujeto sino por la coordinación, sinergia e implicación de los que desarrollan la tarea que hace actuar al grupo como una entidad orgánica de forma que la suma del actuar competente individual no explicaría dichos resultados. La amplia investigación sobre aprendizaje cooperativo pone de manifiesto la importancia del grupo en la amplitud o distancia entre el nivel de desarrollo ejecutivo y el colectivo potencial del aprendiz. La Zona de Interacción Competente, concebida como la distancia entre el grado de ejecución de una competencia efectivo y el grado de ejecución potencial, establece el margen de incidencia de la acción educativa destinada al desarrollo de la competencia. La amplitud de la misma dependerá a su vez de las zonas de desarrollo próximo de los contenidos conceptuales, procedimentales y actitudinales estructurales que conforman la competencia, así como de la capacidad de reflexión consciente, regulación o metaconocimiento necesario para la toma de conciencia del proceso involucrado en la propia acción. Probablemente, esto último sea dependiente de la madurez de los esquemas generales metacognitivos incluidos en la estructura cognoscitiva del aprendiz.

2.1.8 ¿Qué información del estudiante es relevante para enseñar competencias

científicas?

Los años setenta supusieron un cambio importante en el enfoque de la enseñanza de las ciencias, al potenciarse sus aspectos conceptuales y poner el énfasis en los principios o ideas clave de cada disciplina más que en los procesos que conducen al conocimiento científico. El enfoque constructivista utilizado asumía que el alumno construye sus nuevos conocimientos tomando como base y referencia los suyos propios, por lo que un paso previo a los diseños de enseñanza era conocer “lo que el alumno sabe” sobre el contenido que se pretender enseñar. El conocimiento de “lo que el alumno sabe”, identificado como concepciones alternativas, preconcepciones, etc. generó una multitud de publicaciones (Carmichael et al., 1990; Confrey, 1990; Gabel, 1993; Pfundt & Duit, 1993; etc.). Después de dos décadas de un significativo “boom”, a mediados de los noventa la línea de investigación sobre concepciones alternativas llegó a ser caracterizada por una falta



de progresión (Jiménez Gómez, Solano y Marín, 1997; Marín y Benarroch, 1994) y por una colmatación de resultados de tal índole que incluso ciertos autores llegaron a sugerir un desplazamiento de este centro de interés a otras líneas de investigación (Duschl, 1994; Gil, 1996). Independientemente de que esas críticas sirvieran o no para inyectarle ideas y planteamientos novedosos y para aportarle direcciones que prometieron impulsarla en lugar de agotarla, la realidad es que, con la entrada del enfoque de competencias en el cambio de siglo, parece haber surgido un desinterés hacia “lo que sabe el alumno” acerca de lo que se va a enseñar (Pro, 2011). Sin embargo, en un enfoque constructivista o socioconstructivista, no se debe olvidar la importancia de enseñar a partir de los conocimientos previos. Si ahora se trata de enseñar competencias, lo relevante será discernir cuáles son los conocimientos previos necesarios para afrontar con más éxito la enseñanza de competencias y con qué metodología de investigación se podrían alcanzar. Esto es, si antes de que se apostara por el currículo por competencias (Delors, 1996; González & Wagenaar, 2006; Morín, 2001; OCDE, 2008) la enseñanza de contenidos específicos de ciencias, ya difíciles de aprender, justificaba la búsqueda de concepciones alternativas en el alumnado; ahora que se debe fomentar competencias científicas en los estudiantes, ¿cómo ha de ser enfocada la investigación sobre sus aprendizajes previos?. Dicho con otras palabras, ¿qué información del estudiante sería necesaria si lo que se pretende es fomentar las

competencias científicas?

Ante todo, es conveniente advertir que el propio concepto de competencia sugiere que el problema que se está planteando es más complejo que cuando se tenía que enseñar conceptos y principios de la ciencia y, que además, por lo novedoso y ambicioso que es, únicamente se pretende acercar por aproximación a su solución. A continuación se mencionan algunos aspectos que se deberían tener en cuenta en esta solución: Puesto que las competencias son manifestaciones ante contextos prácticos, las

situaciones habituales donde se realizan las investigaciones deberían simular, en la medida de lo posible, situaciones cercanas a estos contextos, maximizando la tensión dialéctica que se da en el contexto de la competencia. Esto es, las tareas propuestas en el cuestionario deberían ser situaciones, conflictos y problemas cercanos a los

de la vida, provocando estrategias de interacción sujeto-cuestionario que lleven a una mayor implicación afectiva y cognitiva del entrevistado, y demandando respuestas tanto del conocimiento declarativo como procedimental del aprendiz.

Por otro lado, puesto que el concepto de competencia es una acción eficaz ante una familia de situaciones prácticas, nunca se debería plantear una única tarea para alcanzar esa información relevante, sino que se requeriría un conjunto de tareas en las que se fueran diversificando progresivamente las demandas de las mismas. Las estrategias de variación adecuadas para ello son las variaciones intercontextuales que implican un orden creciente en la complejidad de la tarea.

Además, dentro de cada tarea, habría que asegurarse que se consiga activar al

máximo la estructura cognoscitiva del aprendiz, para evitar que éste respondiera al



azar, por compromiso, inducido por los términos utilizados en la propia cuestión, etc., pues en estos casos, las respuestas obtenidas no serían significativas y las conclusiones alcanzadas serían erróneas. Como se vio con anterioridad, una de las estrategias más útiles para ello, son los conflictos cognitivos, y a las variaciones de la tarea que buscan estos conflictos cognitivos se las llamará contrapruebas o

estrategias de confrontación. Asimismo, para cubrir la madurez de los esquemas cognoscitivos responsables de las competencias, se debería aplicar, dentro de cada tarea, variaciones intracontextuales (que pueden ser relevantes e irrelevantes, siendo estas últimas las que únicamente afectan a los elementos percibidos y las primeras las que afecten a los conceptos físicos).

Por último, la información que se requiere debe ser información significativa y

relevante, pues debe proceder de la estructura cognoscitiva del aprendiz (tanto de los esquemas específicos como generales). Una estrategia metodológica que ayudaría al investigador a diferenciar las manifestaciones cognoscitivas significativas de las que no lo son, es la selección de una muestra de participantes de amplio rango de

edad, abarcando desde los que a priori se supone que no pueden tener adquirida la competencia hasta los que se supone que deben tenerla adquirida en su máxima expresión. De este modo, el investigador dispondrá de un amplio abanico de manifestaciones que le permitirán identificar mejor los diversos grados de madurez de los esquemas cognoscitivos activados para poner de manifiesto la competencia.

La idea que subyace en la metodología de investigación que se está proponiendo para indagar en los conocimientos previos sobre competencias es la siguiente: cuando un estudiante, ante la diversidad de tareas prácticas planteadas, actúa de modo más o menos estable y uniforme, se puede suponer que dicho comportamiento estable procede de sus verdaderos esquemas de conocimiento. Los criterios para mostrar la estabilidad serán tres: Repetición: cuando ante una situación problemática y los cambios relevantes o

irrelevantes de los factores que intervienen en la misma (variación intracontextual), las manifestaciones cognitivas del sujeto aparecen una y otra vez de forma parecida.

Generalización: cuando se aprecia que ante una diversidad de variaciones del

contexto (variación intercontextual) las manifestaciones cognitivas del sujeto aparecen una y otra vez de forma parecida.

Diferenciación: Se refiere a la adecuación o acomodación de la manifestación

cognitiva ante la aparición de situaciones, circunstancias novedosas o imprevistos que súbitamente aparecen ante el sujeto.

De todo lo dicho con anterioridad, parece claro que la información que se busca debe manifestar ciertas características de regularidad (repetición, generalidad y/o diferenciación) ya que debe proceder de la máxima activación posible de los esquemas de conocimiento del sujeto. Por tanto, el investigador deberá manipular hábilmente las tareas planteadas para conseguir una multiplicidad de respuestas que permitan evaluar estas características de regularidad. Evidentemente, aunque no se puede a priori saber con seguridad si está alcanzando el nivel de activación suficiente, sí que mediante las anteriores estrategias metodológicas se está potenciando y maximizando el número de manifestaciones significativas.



El objetivo final de la investigación debe ser un esquema de acción, o, lo que es lo mismo, un esquema procedimental, que fuera un buen reflejo de los esquemas cognoscitivos del aprendiz. Hay que advertir que los principios que se acaban de citar han sido ya utilizados en investigaciones anteriores sobre los conocimientos previos (p.e. Benarroch, 1998b; 2000b; 2001; Marín, 1994b; 2003 y 2005) y que ello ha sugerido la utilización del bagaje experimental ya acumulado en dichas investigaciones para acometer la ambiciosa tarea de definir la metodología necesaria para indagar en los conocimientos previos de los estudiantes en un enfoque de competencias.

2.1.9 La competencia científica PISA: “Explicar fenómenos científicamente

relacionados con la estructura de la materia (modelo de partículas)”

Aplicando los principios anteriores a una competencia PISA específica, a saber, “explicar fenómenos científicamente relacionados con la estructura de la materia (modelo de partículas)”, se podrían tomar las decisiones sucesivas que se muestran en la Tabla 6 para el diseño de las tareas que conformarían un cuestionario para identificar los conocimientos previos relacionados con dicha competencia:

Tabla 6. Diseño de un cuestionario para identificar conocimientos previos relacionados con la competencia científica PISA “Explicar fenómenos científicamente relacionadas con la estructura de la materia (modelo de partículas)” EJEMPLO DE COMPETENCIA PISA: Explicar fenómenos científicamente relacionadas con la estructura de la materia (modelo de partículas) CONTENIDO: Estructura de la Materia PARCIALIZACIÓN DEL CONTENIDO: Materiales sólidos, materiales líquidos y materiales gaseosos CONTEXTOS POSIBLES: Diferencia de comportamientos entre sólidos, líquidos y gases. Por ejemplo: ¿Por qué el aire es compresible y el agua no? ¿Por qué los fluidos adoptan la forma del recipiente que los contiene y los sólidos tienen forma fija?, etc. El comportamiento de los gases. Por ejemplo: ¿Por qué crece la presión de las ruedas de un automóvil los días calurosos o cuando se lleva un cierto tiempo de marcha? ¿Qué provoca el desplazamiento del olor? ¿Por qué no sentimos la presión del aire? ¿Qué ocurre al subir o bajar por una cuesta? ¿Cómo funciona una escopeta de aire comprimido? ¿Qué le pasaría a una lata de aceite vacía si le sacamos el aire que tiene dentro? Si caliento una olla “a presión” sin válvula de escape, explota, ¿por qué? Dilataciones de sólidos y líquidos. Por ejemplo: ¿Cómo se puede destapar un bote de mermelada cuya tapadera está fuertemente enroscada? ¿Por qué las vías del tren tienen pequeñas separaciones a lo largo de los rieles= ¿Qué es un camión cisterna? ¿Para qué sirven las cámaras de expansión? ¿Por qué se puede romper una botella gruesa de vidrio cuando se vierte en ella agua hirviendo? Fenómenos moleculares de los líquidos. Por ejemplo: ¿Cómo se explica que algunos insectos puedan andar sobre el agua? ¿Cómo se explica que la superficie libre del agua en una probeta tenga forma cóncava?



¿Por qué es esférica una gota? ¿Por qué la miel fluye más lentamente que el agua? Cambios de estado. Por ejemplo: ¿Por qué al sacar una botella de agua del congelador y dejarla sobre la mesa, se produce un surco de agua a su alrededor? Si un plato mojado se deja sobre una mesa después de fregarlo, al cabo de un rato está seco, ¿qué le ocurre al agua que no se queda sobre la mesa? ¿Cómo funciona una olla “a presión”? ¿Por qué se seca más rápidamente la ropa en un día cálido que en un día frío? Disoluciones. Por ejemplo: ¿Por qué el cacao en polvo se disuelve más rápidamente en leche caliente que en leche fría? ¿Por qué se disuelve antes el azúcar en polvo que el azúcar en terrones? ¿Por qué al mezclar agua y alcohol el volumen resultante no es la suma de los dos volúmenes primeros? ELECCIÓN DE CONTEXTOS APLICANDO LA ESTRATEGIA DE VARIACIÓN DEL GRADO DE COMPLEJIDAD: Tarea 1: Disolución de un sólido granular en agua Tarea 2: Mezcla de alcohol y agua con reducción visible de la altura total Tarea 3: Compresión del aire y del agua en una jeringa ESTRATEGIAS DE VARIACIÓN RELEVANTE Y NO RELEVANTE Tarea 1: Relevantes: soluto granular/soluto líquido; No relevantes: color Tarea 2: Relevantes: Conservación del peso; No relevantes: color Tarea 3: Relevantes: Conservación del peso; No relevantes: compresibilidad de gases coloreados ESTRATEGIAS DE CONFRONTACIÓN:

Tarea 1:

Se muestra un vasito de disolución amarilla obtenido al limpiar el pincel con acuarela amarilla. (Pregunta: ¿Cómo verías el interior del vasito amarillo si tuvieras un potente microscopio?)

Se echa una pequeña gota de agua amarilla en un vaso de agua clara sin que tenga lugar cambio apreciable de color. (Pregunta: ¿Dónde está la gota de color amarillo si se ve todo transparente? ¿Cómo verías el interior de este vasito si tuvieras un potente microscopio?)

Tarea 2:

Se muestra un tubo de ensayo de aproximadamente 80 cm de altura y 1,5 cm de diámetro, un bote de agua destilada y otro de alcohol. Se agrega agua hasta más o menos la mitad del mismo y a continuación se agrega despacio el alcohol inclinando ligeramente el tubo para evitar que se mezclen. El estudiante marca el nivel final de líquido mediante un rotulador y se cierra el tubo con un tapón de corcho. (Pregunta: ¿Cambiará la altura del tubo cuando lo agitemos?)

Se agita el tubo y se constata la disminución de la altura total así como la conservación del peso (Pregunta: Dibuja lo que verías en el interior del tubo si tuvieras un potente microscopio antes y después de agitarlo)

Tarea 3:

Se aprieta el globo con las manos mostrando la disminución del volumen ocupado. Se hace también el símil con una jeringa con aire tapada por su extremo y se comprueba que 5 ml son reducidos fácilmente a 1 ml. (Pregunta: Dibuja lo que verías en el interior de la jeringa si tuvieras un microscopio muy potente antes y después de empujar el émbolo)

Se llena otra jeringa con agua hasta la misma cantidad y se muestra su incompresibilidad (Pregunta: Dibuja cómo verías el aire y el agua si tuvieras un microscopio muy potente intentando explicar las distintas compresibilidades)

Agitar

Airee

Agua



Los presupuestos anteriores fueron utilizados por Benarroch (1998b; 2000b; 2001) en el diseño de un cuestionario para identificar los conocimientos previos relacionados con las “explicaciones de los estudiantes sobre las manifestaciones corpusculares de la materia”, investigación que trataba de conocer cuáles eran las formas de pensar progresivamente más sofisticadas que los estudiantes utilizaban al enfrentarse a tareas relacionadas con nociones corpusculares. Habría que llamar la atención sobre el hecho de que, como el título del trabajo indica, en esta investigación no se trataba de identificar únicamente los preconceptos relacionados con el área de estudio, sino las habilidades o capacidades de razonamiento de los estudiantes, lo que resulta muy cercano al propio concepto de la competencia aludida. Los presupuestos en que se fundamentan las investigaciones de Benarroch son comunes a otras investigaciones relacionadas con otros contenidos, tales como Marín (1994b) y Matus-Leites (2009). Estos son los siguientes (ver Figura 16):

Figura 16. Mapa de conceptos implicados en el trabajo

1. En primer lugar, como se vio anteriormente, en estas investigaciones, se distingue entre respuesta significativa y no significativa. Las primeras son las únicas que proceden de los esquemas cognoscitivos del aprendiz, mientras que las segundas proceden de la información memorística, de compromiso o de azar



que pueda dar el estudiante en situaciones embarazosas o sin significado para él.

2. Las respuestas significativas permiten la obtención de regularidades (repetición, generalización y diferenciación) y dichas regularidades se identifican como “esquemas explicativos”.

3. Se denomina “esquema explicativo” a la categoría reconstruida por el

investigador que cumple los anteriores requisitos. Es plausible pensar que un esquema explicativo es la representación declarativa y externa de un esquema de conocimiento. A la serie de esquemas explicativos ordenados según el proceso evolutivo del alumnado se denominará “niveles explicativos”.

4. Metodológicamente (ver Figura 17), en estas investigaciones se plantea al

estudiante un conjunto de tareas, estratégicamente diseñadas mediante las variaciones contextuales y de confrontación. Las respuestas obtenidas se categorizan y se jerarquizan inductivamente. Tras un análisis estadístico multivaraible, se discriminan las categorías significativas y se construyen los niveles explicativos.

Figura 17. Esquema en el que se indica cómo se obtienen los esquemas explicativos y su vinculación con los esquemas de conocimiento. (Fuente: Elaboración propia)

Actuar así, esto es, analizando el conocimiento ya acumulado en la didáctica de las ciencias para aprovecharlo en el nuevo enfoque de competencias es más constructivo que hacer tábula rasa con todo el conocimiento anterior. Al fin y al cabo, como señalan muchos autores (p.e. Sanmartí, Burgos y Nuño, 2011) el nuevo concepto de competencia viene a incidir, como se pretendía desde muchas corrientes de la investigación en didáctica de las ciencias, en la necesidad de transferir los



conocimientos aprendidos a situaciones novedosas.

2.2 EL APRENDIZAJE SOBRE LA NATURALEZA CORPUSCULAR DE LA

MATERIA

2.2.1 La Naturaleza Corpuscular de la Materia (NMC) y su importancia en la

ciencia escolar

El uso que hacen los alumnos de las ideas sobre la Naturaleza Corpuscular de la Materia (NCM) es uno de los tópicos sobre los que más se ha investigado en los últimos años. Uno de los primeros trabajos fue el de Doran (1972) quien se interesó en obtener buenos distractores en los ítems destinados a valorar la aceptación de la naturaleza atomista de la materia (Benarroch, 1998b). La justificación de esta área de investigación suele realizarse basándose en diferentes motivos, tales como: Por ser uno de los principales objetivos educativos de la mayor parte de la currícula

de ciencias de los cursos superiores de la enseñanza básica (Mitchell & Kellington, 1982; Gabel, Samuel & Hund, 1987; Caamaño, 2000).

Por ser de importancia primordial para la Ciencia Actual y para toda explicación

causal de cualquier tipo de cambio material, que toda materia está compuesta de partículas y no es continua (Nussbaum, 1989; Valcárcel, Sánchez Blanco y Ruiz Rojas, 2000).

Por su poder explicativo y predictivo para explicar cuestiones de la vida cotidiana

(Solsona-Pairó y Martín del Pozo, 2004; Gutiérrez Julián, Gómez Crespo y Pozo, 2005; Vázquez y García-Rodeja, 2005)

Por su potencialidad para favorecer el trabajo con modelos físicos, acercando la

actividad del alumno a la actividad científica (Seré, 1990; Barboux, Chomat, Larcher & Meheut, 1987; De Vos, 1990).

Para clarificar confusiones de conceptos macroscópicos (propiedades

macroscópicas de las sustancias, energía interna y calor, voltaje y corriente,…). (Licht, 1990; Valcárcel, Pro, Banet y Sánchez, 1990).

Como requisito indispensable para la iniciación en el ámbito de la Química (Pozo et

al., 1991; Trinidad Velasco y Garritz, 2003). Para poder desarrollar el mundo conceptual de la Biología (Halldén, 1990;

Costamagna, 2001). Por sus influencias sobre los procesos ecológicos, imprescindibles en la Educación

Ambiental (Helldén, 1995).



Por ser un contenido que permite detectar concepciones alternativas en el

aprendizaje de las ciencias (Prieto y Blanco, 2000; García Franco y Flores Camacho, 2005).

Por ser un ámbito que ilustra cómo se pueden utilizar los esquemas epistemológicos

para seleccionar y secuenciar la instrucción en ciencias (Duschl, 1997; Álvarez-Lires, Sánchez-González y Pérez-Mariño, 2005).

Por su potencialidad para construir modelos mentales y establecer analogías en las

clases de ciencias (Prieto-Ruiz, Blanco-López y Brero-Peinado, 2002; Oliva, Aragón, Mateo y Bonat, 2001; Oliva, Aragón, Bonat y Mateo, 2003; Oliva y Aragón, 2007 y 2008; Sánchez Blanco y Valcárcel, 2003; Bekerman y Galagovsky, 2005; Gallegos, Garritz y Flores, 2005; Vázquez y García Rodeja, 2005; Carmo, Marcondes y Martorano, 2005; Giudice y Galagovsky, 2008).

Por la potencialidad para ofrecer la posibilidad de indagar las relaciones entre las

preconcepciones y el desarrollo cognitivo (Benarroch, 2000b y 2001; Aramburu Oyarbide, 2004; Gutiérrez Julián, Gómez Crespo y Pozo, 2005).

Porque ofrece la posibilidad de utilizar las nuevas tecnologías de información en la

enseñanza (Gómez Crespo, 2005; Giordan & Góis, 2005).

En España, la importancia de este contenido se ha visto reflejada hasta estos momentos en el currículo del tercer curso (14-15 años) de la Educación Secundaria Obligatoria dentro del bloque “Diversidad y Estructura de la Materia”, que es, según los propios legisladores, el eje central de la materia Física y Química del tercer curso. Lo expresan así: “La Diversidad y Unidad de la Materia es el eje central de los contenidos de Física

y Química en el tercer curso. Se estudian sus propiedades, desde una perspectiva

macroscópica e introduciendo los primeros modelos interpretativos y predictivos de su

comportamiento a nivel microscópico, llegando hasta los primeros modelos atómicos.” (p.31693). Los contenidos explícitos del bloque son:

Los gases y la naturaleza corpuscular de la materia.

Contribución del estudio de los gases al conocimiento de la estructura de la

materia. Revisión de las propiedades de los gases.

Construcción del modelo cinético para explicar las propiedades de los gases.

Utilización del modelo para la interpretación y estudio experimental de las leyes

de los gases: Boyle-Mariotte y Gay-Lussac. Aplicaciones.

Extrapolación del modelo cinético de los gases a otros estados de la materia.

En este Diseño Curricular, en los criterios de evaluación, se destaca la importancia del contenido para el trabajo con modelos y para potenciar competencias procedimentales (emisión y contraste de hipótesis, representación e interpretación de gráficas, etc.). Concretamente, se dice (MEC, 2007):

Describir propiedades de la materia en sus distintos estados de agregación y utilizar el modelo cinético para interpretarlas, diferenciando la descripción macroscópica de la interpretación con modelos.



Se trata de comprobar que se conocen las propiedades de los gases, llevando a cabo experiencias sencillas que las pongan de manifiesto; si se concibe el modelo cinético que las explica y, además, se es capaz de utilizarlo para comprender el concepto de presión del gas, las leyes de los gases, los cambios de estado, y cómo el estudio de los gases contribuyó al conocimiento de la estructura corpuscular de la materia. Asimismo, se valorarán competencias procedimentales, tales como la emisión de hipótesis sobre las relaciones entre las variables de que depende la presión de un gas, llevar a cabo su contrastación, o la representación e interpretación de gráficas en las que se relacionen la presión, el volumen y la temperatura.

Con la implantación de la LOMCE (2013), en el Real Decreto por el que se regulan las Enseñanzas Secundarias y el Bachillerato (MEC, 2014), el contenido Naturaleza Corpuscular de la Materia sigue permaneciendo entre los que hay que impartir a los estudiantes de Secundaria. Según esta legislación, en la materia de Física y Química, troncal para 2º y 3º de la Educación Secundaria Obligatoria, los contenidos se agrupan en cinco bloques, a saber: 1. La actividad científica 2. La materia 3. Los cambios 4. El movimiento y las fuerzas 5. La energía Entre los contenidos contemplados en el bloque 2 (La materia), se menciona el modelo cinético-molecular, al que le corresponden los criterios de evaluación y estándares de aprendizaje que se muestran en la Tabla 7.

Tabla 7. Contenidos del currículum español relacionados con la NCM

Contenidos Criterios de evaluación Estándares de aprendizaje evaluables Estados de agregación. Cambios de estado. Modelo cinético-molecular

2. Justificar las propiedades de los diferentes estados de agregación de la materia y sus cambios de estado, a través del modelo cinético-molecular.

2.1. Justifica que una sustancia puede presentarse en distintos estados de agregación dependiendo de las condiciones de presión y temperatura en las que se encuentre. 2.2. Explica las propiedades de los gases, líquidos y sólidos utilizando el modelo cinético-molecular. 2.3. Describe e interpreta los cambios de estado de la materia utilizando el modelo cinético-molecular y lo aplica a la interpretación de fenómenos cotidianos. 2.4. Deduce a partir de las gráficas de calentamiento de una sustancia sus puntos de fusión y ebullición, y la identifica utilizando las tablas de datos necesarias.

Leyes de los gases 3. Establecer las relaciones entre las variables de las que depende el estado de un gas a partir de representaciones gráficas y/o tablas de resultados obtenidos en experiencias de laboratorio o simulaciones por ordenador.

3.1. Justifica el comportamiento de los gases en situaciones cotidianas relacionándolo con el modelo cinético-molecular. 3.2. Interpreta gráficas, tablas de resultados y experiencias que relacionan la presión, el volumen y la temperatura de un gas utilizando el modelo cinético-molecular y las leyes de los gases.



En Argentina en los Núcleos de Aprendizajes Prioritarios (NAP) en Ciencias Naturales para el Segundo Ciclo de la Educación General Básica, en el bloque “En relación con

los materiales y sus cambios”, en 6º curso (11-12 años), tres años antes que en el currículo español, se incluye la “caracterización del aire y de otros gases, y el

acercamiento al modelo de partículas o corpuscular para la explicación de sus

principales propiedades”. En el Ciclo Básico de Educación Secundaria (alumnos de 12-14 años), se introduce en este mismo bloque la “utilización del modelo cinético

corpuscular para explicar algunas características de los estados de agregación” y se avanza a lo largo del ciclo con la “utilización del modelo cinético corpuscular para

explicar los cambios de estado de agregación y el proceso de disolución”. (MECyT, 2006) Puede verse que en ambos países se propone el modelo corpuscular, aunque con diferencias significativas en cuanto a la edad óptima, en los niveles de enseñanza obligatoria. Parece lógico preguntarse, ¿qué justifica su introducción a temprana edad en estos niveles? Y, sobre todo, es este contenido suficientemente relevante como para seguir enseñándolo en el nuevo enfoque por competencias? ¿podríamos eliminarlo? Según Benarroch (2000a) son tres los motivos principales que justifican la inclusión de este tópico en los niveles obligatorios de la educación científica, los que se abordan a continuación:

a) Para la resolución de cuestiones físicas en la vida cotidiana. b) Como introducción al mundo conceptual de la Química. c) Como recurso para aprender sobre la ciencia.

Antes de entrar a desarrollar los tres motivos señalados, se ha creído conveniente detallar las posibles nociones hipotéticas de la teoría cinética corpuscular, introducida en los niveles obligatorios. Esta teoría propone un modelo que adjudica naturaleza corpuscular a la materia y que se extiende a sólidos, líquidos y gases. Sus postulados básicos se muestran en la Tabla 8. Tabla 8. Postulados de la teoría de la naturaleza corpuscular de la materia. Fuente: Benarroch (1998a).

El comportamiento de las sustancias materiales puede explicarse si se asume que la materia está constituida por pequeñas partículas indeformables, indivisibles y de masa invariante.

Entre las partículas no hay nada. Es vacío. La distancia entre las partículas es de orden

de doce veces mayor en los gases que en los líquidos y sólidos.

Las partículas están en movimiento permanente, llamado agitación térmica, en los sólidos, líquidos y gases. Para una misma sustancia, este movimiento es de mayor energía en estado gaseoso que en líquido, y mucho menor en el sólido.

Las partículas están sujetas a interacciones mayores en los sólidos que en los líquidos

y mucho mayores que en los gases.



La temperatura es una propiedad del conjunto de las partículas proporcional a la

energía cinética media de las mismas. Cuando una sustancia eleva su temperatura, ello ocurre porque eleva la energía cinética de sus partículas. Ello equivale a decir que se mueven con una velocidad media mayor.

La presión ejercida por un gas sobre una superficie es el resultado del bombardeo de

la superficie por muchas partículas.

La difusión de una sustancia se debe al comportamiento al azar de las partículas individuales. La velocidad de difusión es mayor para los gases más ligeros que para los pesados.

A continuación se desarrollan los tópicos antes señalados sobre los tres motivos principales de introducción de la NCM a temprana edad en los niveles obligatorios. a) La potencialidad de la NCM para la resolución de cuestiones físicas en la vida

cotidiana

Esta potencialidad incide directamente sobre la utilidad de la NCM para ayudar al alumno a comprender mejor el mundo que lo rodea. La aplicación del modelo de la NCM brinda la posibilidad de interpretar los fenómenos cotidianos relacionados con: La diferencia de comportamiento entre sólidos, líquidos y gases. Ejemplos: ¿Por qué el aire es compresible y el agua no? ¿Por qué los fluidos adoptan la forma del recipiente que los contiene y los sólidos

tienen forma fija? ¿Por qué los sólidos y los líquidos tienen volumen propio y los gases no?

El comportamiento de los gases. Ejemplos: ¿Por qué aumenta la presión de las ruedas de un automóvil los días calurosos o

cuando se lleva cierto tiempo de marcha? ¿Qué provoca el desplazamiento del olor? ¿Por qué no sentimos la presión del aire? ¿Qué ocurre al subir o bajar una cuesta? ¿Cómo funciona una escopeta de aire comprimido? ¿Qué le pasaría a una lata de aceite vacía si le sacamos el aire que tiene dentro? ¿Por qué explota una olla “a presión” si se calienta sin válvula de escape? ¿Por qué explota un envase de aerosol si se lo somete a alta temperatura una vez

que se agota el líquido que contenía?

Dilatación de sólidos y líquidos. Ejemplos: ¿Cómo podemos destapar un frasco de mermelada cuya tapa está fuertemente

enroscada? ¿Por qué las vías del tren tiene pequeñas separaciones a lo largo de los rieles? ¿Qué es un camión cisterna? ¿Para qué sirven las cámaras de expansión? ¿Por qué se puede romper una botella gruesa de vidrio cuando se vierte en ella agua

hirviendo? ¿Por qué sube o baja el mercurio en la escala de los termómetros?



Fenómenos en los líquidos. Ejemplos: ¿Cómo se explica que algunos insectos puedan andar sobre el agua? ¿Cómo se explica que la superficie libre del agua en una probeta tenga forma

cóncava? ¿Por qué es esférica una gota? ¿Por qué la miel fluye más lentamente que el agua?

Cambios de estado. Ejemplos: ¿Por qué al sacar una botella con agua del congelador y dejarla sobre la mesa, se

produce un surco de agua a su alrededor? ¿Por qué si un plato mojado se deja sobre la mesa después de lavarlo, al cabo de un

tiempo está seco? ¿Qué le ocurre al agua? ¿Cómo funciona una olla a presión? ¿Por qué se seca más rápidamente la ropa en un día cálido que en un día frío? ¿Por qué las esferas de naftalina con el tiempo disminuyen su tamaño? ¿Por qué el gas de los encendedores se encuentra en estado líquido?

Disoluciones. Ejemplos: ¿Por qué el cacao en polvo se disuelve más rápidamente en leche caliente que en

leche fría? ¿Por qué se disuelve antes el azúcar en polvo que el azúcar en terrones? ¿Por qué al mezclar agua y alcohol el volumen resultante no es la suma de los dos

volúmenes primeros? ¿Por qué las burbujas de gas escapan más rápidamente de las gaseosas cuando tienen

mayor temperatura? ¿Por qué la salmuera hierve a mayor temperatura que el agua pura?

Estos ejemplos, tomados de la variedad de fenómenos con los que puede enfrentarse el alumno, ponen en evidencia que la teoría cinética corpuscular permite prever y explicar una gran cantidad y diversidad de ellos. Algunas investigaciones (Gutiérrez Julián, Gómez Crespo y Pozo, 2005) defienden que los estudiantes no utilizan el modelo corpuscular de forma espontánea y recurren a sus teorías cotidianas, basadas en las propiedades macroscópicas de la materia y sólo cuando la cuestión realizada les induce a ello, recurren al modelo. Benarroch (1998b, 2000b; 2001), sin embargo, rechaza parcialmente esta idea y considera que es cierta en determinados niveles en los que se carece de los conocimientos previos necesarios, pero no en todos, afirmando que la utilización de la teoría cinética corpuscular es una cuestión evolutiva. En cualquier caso, las investigaciones didácticas relacionadas con estos fenómenos han puesto de manifiesto la necesidad de dotar al alumno de los esquemas explicativos en términos de esta teoría.



b) La NCM como introducción al mundo conceptual de la Química

En reiteradas ocasiones se ha afirmado que la teoría cinética corpuscular es uno de los núcleos conceptuales fundamentales en la comprensión de la naturaleza química de la materia. Por ejemplo, Giudice y Galagovsky (2008, p.630), afirman que “La naturaleza

discontinua de la materia resulta central en ciencias naturales. Así, la enseñanza del

Modelo Cinético Molecular (MCM) es uno de los primeros tópicos en ser enseñados en

la escuela secundaria, ya que da cuenta tanto de una multiplicidad de fenómenos

sencillos de física y de química, como de consideraciones atómico moleculares

fundamentales en la publicación de trabajos científicos”. A pesar de que esta aseveración se repite con frecuencia, algunos autores no comparten la idea y manifiestan que la enseñanza de la Química no requiere de esta teoría en una primera aproximación y que sería más conveniente partir de las experiencias diarias de los chicos adolescentes (14-16 años), donde es suficiente la teoría no científica que ellos poseen de la materia. Por ejemplo, Millar (1990) afirma que la teoría cinética corpuscular no es útil para estos alumnos a la hora de tomar decisiones en su vida cotidiana o sobre ideas sociales. Sin embargo, los currículos oficiales no opinan de esta manera e insisten en la utilidad de la teoría cinética corpuscular en la iniciación en el ámbito conceptual de la Química: En la legislación española, en el mismo bloque de contenidos al que se hizo referencia anteriormente: “Diversidad y estructura de la materia” de la orden ministerial por la que se establece el currículo de la Educación Secundaria Obligatoria en España (MEC, 2007), se expresan los contenidos propios de la teoría cinética y los del modelo atómico-molecular, situando estos últimos tras los primeros. No parece haber diferencia en la legislación actual respecto a la anterior, de 1989, donde se decía explícitamente “…los contenidos de este bloque suponen un avance respecto al modelo corpuscular

para explicar la estructura de la materia, ya que se pretende que sea el concepto de

átomo, como componente diferenciador de cada elemento químico, el que explique la

estructura concreta de las sustancias más importantes y sus características”. (MEC, 1989) En Argentina, los Núcleos de Aprendizajes Prioritarios en Ciencias Naturales hacen referencia a los propósitos de su inclusión en el bloque de contenidos “En relación con

los materiales y sus cambios” y proponen la enseñanza del modelo cinético corpuscular en 6º año de primaria (11-12 años) para la explicación de las principales propiedades del aire y de otros gases. En educación secundaria (12-15 años) mediante un avance gradual, se refieren a su utilización para “…explicar algunas características de los

estados de agregación” (séptimo año); “… explicar los cambios de estado de

agregación y el proceso de disolución y … el reconocimiento de los constituyentes

submicroscópicos de la materia tales como moléculas, átomos y iones” (octavo año); “…explicar la ley de conservación de la materia y los cambios químicos entendidos

como un reordenamiento de partículas, comenzando a hacer uso del lenguaje simbólico

para representarlos mediante ecuaciones” (noveno año) (MECyT, 2009a, 2009b). Sobre el estudio de la materia, Borsese y Esteban (2001) opinan que en la escuela primaria debería estar vinculado a las experiencias cotidianas y el abordaje desde el



punto de vista microscópico debería tratarse sólo cuando el alumnado haya adquirido una amplia experiencia cotidiana con los materiales y otras capacidades que le permitan superar la descripción de los fenómenos y pasar a la fase de poder explicarlos. Las causas de prioridad de la teoría cinética corpuscular de la materia en la iniciación al ámbito conceptual de la Química encuentran su razón en argumentos didácticos. Desde el punto de vista epistemológico e histórico, no parece ser un requerimiento imprescindible para iniciar a los alumnos en el ámbito conceptual de la Química porque no es imprescindible una visión mecanicista de la materia para interpretar el mundo químico. En efecto, el átomo físico y el átomo químico incluyen opciones epistemológicas distintas. El primero, que se identifica con la partícula del modelo cinético corpuscular, es teórico mientras que el segundo, que es la mínima parte de las sustancias que interviene en las reacciones químicas, es empírico. En consecuencia, es posible de modo paralelo a como ocurrió en la Historia de la Ciencia, una introducción al mundo de la Química, estudiando de modo empírico el comportamiento de los gases y las leyes de las reacciones químicas, para llegar al concepto daltoniano de átomo como “la porción de masa más pequeña por unidad de volumen” de cada elemento que interviene en dichas reacciones. Por tanto, desde esta postura, se podría desarrollar la Química sin necesidad de teoría cinético-corpuscular de la materia.

Podemos suponer, por tanto, que las razones que sugieren esta prioridad de la teoría de partículas sobre el ámbito conceptual de la Química, son fundamentalmente didácticas y psicológicas y no epistemológicas.

c) La NCM como recurso para aprender sobre la ciencia

Las reformas acometidas recientemente en la educación científica, particularmente en los países anglosajones, han dado una importancia cada vez mayor al objetivo de formar adecuadamente a los estudiantes sobre la naturaleza misma de la ciencia (AAAS, 1990; 1993; NRC, 1996; OEI, 2001). Esto es, el profesorado de ciencias no sólo debe enseñar ciencia y actividad científica, sino que debe tener el propósito de enseñar a los estudiantes determinados aspectos de la naturaleza de la ciencia, aquellos que afectan a su metaconocimiento. Las razones que justifican esta demanda son apuntadas por Driver, Leach, Millar & Scott (1996): (i) Utilitarista; (ii) Democrática; (iii) Cultural; (iv) Axiológica; y (v) Docente. La Naturaleza Corpuscular de la Materia es un contenido especialmente adecuado para iniciar al alumno en el ámbito de los modelos y teorías, y, en general, en la naturaleza del conocimiento científico. Veamos algunas aseveraciones:

"No es muy importante en un primer nivel de la Secundaria Obligatoria, qué modelo corpuscular han de aprender los niños. Es más importante someterlos a la incertidumbre y las tentativas que son características de estos modelos; esto es, cómo se puede trabajar con ideas sin estar seguros de si son o no correctas. El trabajo con modelos no es sólo un reto intelectual sino también emocional." (De Vos, 1990).



"Los procesos de construcción y de utilización de modelos tienen un lugar importante en la actividad del físico; parece útil desarrollar desde muy temprano en los niños una actitud de modelización y de adquisición de los procesos intelectuales puestos en juego en la modelización" (Barboux, Chomat, Larcher y Meheut, 1987, p.1). "El surgimiento de los enunciados teóricos que contribuyeron a nuestra interpretación de que la materia es de naturaleza corpuscular y obedece a reglas que llevaron al desarrollo de la tabla periódica, es un excelente ejemplo en el que aplicar nuestros esquemas epistemológicos" (Duschl, 1997, p. 119)

Estos autores defienden el trabajo con modelos científicos por su propia visión epistemológica de la ciencia, lo que les lleva a propugnar asimismo un desafío intelectual para el alumno. El objetivo de trabajar con la teoría cinética no sería la teoría en sí, desde el punto de vista conceptual, sino su capacidad para mejorar el razonamiento de los alumnos, de potenciar su capacidad de "invención" para hacer los fenómenos más comprensibles, de comprender la naturaleza del conocimiento científico. Esto les lleva a prestar mucha atención a distintos modelos y a las "reglas de correspondencia" o "relaciones semánticas" entre uno y otro modelo. El Informe Pisa (INE, 2013) se refiere al aprendizaje de las ciencias naturales en términos de la adquisición de la competencia científica para utilizar el conocimiento científico, identificar cuestiones científicas y sacar conclusiones basadas en pruebas con el fin de comprender y ayudar a tomar decisiones relativas al mundo natural y a los cambios que ha producido en él la actividad humana. 2.2.2 La Naturaleza Corpuscular de la Materia y su importancia en la modelización

La importancia de incorporar la teoría cinética corpuscular de la materia en el diseño curricular para introducir a los alumnos en el trabajo científico se justifica en la posibilidad de la iniciación en el ámbito de las analogías, los modelos y las teorías. En numerosas investigaciones se avala esta afirmación y otras se interesan por indagar los modelos, basados en la naturaleza corpuscular de la materia, construidos por los alumnos (algunas de ellas se han citado en el primer ítem de este apartado). En los Núcleos de Aprendizajes Prioritarios Tercer Ciclo EGB / Nivel Medio Ciencias Naturales, se expresa que: “La alfabetización científica iniciada en los ciclos anteriores

avanza hacia la utilización de las ideas fundamentales de algunas teorías científicas

consolidadas para la construcción de modelos que explican hechos y fenómenos

naturales en el marco de la ciencia escolar, así como algunos aspectos de la

construcción histórica de estas ideas y la inclusión de temas de la nueva agenda

científica que revistan particular interés social” (MECyT, 2009b). En el Real Decreto 1631/2006 español, por el que se ha regulado hasta el momento las enseñanzas mínimas de la Educación Secundaria Obligatoria, respecto a las Ciencias de la Naturaleza, se expresa: “Las Ciencias de la naturaleza constituyen la sistematización

y formalización del conocimiento sobre el mundo natural, a través de la construcción

de conceptos y la búsqueda de relaciones entre ellos, de forma que permite generar

modelos que ayudan a comprenderlo mejor, predecir el comportamiento de los



fenómenos naturales y actuar sobre ellos …. La construcción de estos modelos

explicativos y predictivos se lleva a cabo a través de procedimientos de búsqueda,

observación directa o experimentación, y de la formulación de hipótesis que después

han de ser contrastadas. Estos procedimientos han permitido la construcción del saber

científico y se han extendido también a otros campos del saber por su capacidad de

generara conocimiento” (MEC, 2006) Justi (2006) se refiere a tres finalidades sobre la utilización de los modelos en la enseñanza de las ciencias:

a) Aprender ciencia: los alumnos deben tener conocimientos sobre la naturaleza, ámbito de aplicación y limitaciones de los principales modelos científicos.

b) Aprender sobre ciencias: los alumnos deben comprender adecuadamente la naturaleza de los modelos y ser capaces de evaluar el papel de los mismos en el desarrollo y difusión de los resultados de la indagación científica.

c) Aprender a hacer ciencia: los alumnos deber ser capaces de crear, expresar y comprobar sus propios modelos.

Galagovsky y Adúriz Bravo (2001) afirman que el interés por los modelos se basa en considerarlos de gran importancia para entender cómo tanto los científicos como los estudiantes construyen la representación que se hacen del mundo. Se construye un modelo mental cuando la persona se apropia de cualquier aspecto de la realidad y se lo representa mentalmente. Los modelos mentales pueden ser considerados como herramientas de representación teórica del mundo para explicarlo, predecirlo y transformarlo. Textualmente (p. 234): “… algunas de las características más

importantes de los modelos científicos son poco explicitadas durante el trabajo en el

aula; sin embargo, se trata de rasgos esenciales porque denotan una posición

epistemológica frente al conocimiento científico enseñado”. Sobre la finalidad de la incorporación de modelos en la enseñanza de las ciencias se han emitido numerosas opiniones referidas al trabajo científico orientadas a:

a) Potencialidad y limitación de trabajar con modelos: es necesario que los

alumnos accedan a la potencia de las teorías y los modelos científicos y a sus limitaciones, ya que la ciencia no es una simple colección de entes y fenómenos (Prieto y Blanco, 2000; Zamorano, Gibbs & Viau, 2007; Arévalo Mora, Ortega Hernández y Domínguez Danache, 2005).

b) Habilidad cognitiva que los modelos desarrollan: la actividad de modelar es una

de las habilidades cognitivas que se espera sean desarrolladas por los estudiantes en las ciencias naturales, dado que es una estrategia subyacente en la forma de trabajo de los científicos (Gutiérrez, 2005; Giudice y Galagovsky, 2008).

c) Construcción del conocimiento: la comprensión y utilización de los modelos requiere que los alumnos participen más activamente en su construcción y que encuentren sentido a los conocimientos científicos (Oliva y Aragón, 2008).

d) Transferencia del conocimiento: los modelos científicos permiten dar sentido a

hechos que los alumnos ya conocen y posibilitan la transferencia a la



interpretación de nuevos problemas (Sanmartí e Izquierdo, 2001; de Posada y Conejo, 2000).

e) Aplicación a fenómenos de diferente grado de observación: los modelos se

aplican tanto en el nivel macroscópico como submicroscópico y son transferibles de un modo de representación a otro, utilizando símbolos especiales en cada tipo de representación (Galagovsky, Di Giacomo y Castelo, 2009).

Quienes defienden el trabajo con modelos científicos se basan en su propia visión epistemológica de la ciencia, lo que les lleva a propugnar asimismo un desafío intelectual para el alumno. El objetivo de trabajar desde esta perspectiva con la teoría cinética no sería la teoría en sí, desde el punto de vista conceptual, sino por su capacidad para mejorar el razonamiento de los alumnos, para potenciar su capacidad de “invención” para hacer los fenómenos más comprensibles y para comprender la forma de trabajar la misma ciencia. Esto les lleva a prestar mucha atención a distintos modelos y las “reglas de correspondencia” o “relaciones semánticas” entre unos y otros. Sobre la finalidad educativa de la enseñanza de los modelos de la química, Sánchez Blanco y Valcárcel (2003) afirman que debe estar orientada a que los alumnos:

a. Comprendan el porqué de los hechos científicos referidos a las propiedades y estructura de la materia, incluidos los de nivel submicroscópico.

b. Comprendan cómo se ha ido construyendo el conocimiento sobre la materia (proceso de modelización).

c. Adquieran una imagen de la ciencia como construcción de conocimientos en evolución.

d. Interpreten los fenómenos naturales con modelos próximos a los científicos. e. Desarrollen estrategias cognitivas y de razonamiento científico.

El modelo corpuscular de la materia es importante como primer modelo de trabajo en las clases de ciencias naturales en la escuela secundaria. Este modelo es fundamental para la enseñanza de las cualidades físicoquímicas de la materia y para comprender cómo los científicos racionalizan explicaciones sobre los estados de agregación y sus cambios, para entender las propiedades de muchos de los materiales que nos rodean y para poder operar sobre ellos (Giudice y Galagovsky, 2008). En el aprendizaje de la naturaleza corpuscular de la materia es importante la construcción de modelos por analogías. Esta actividad brinda la posibilidad no sólo de acercar a los alumnos al conocimiento científico sino también de desarrollar una actividad propia de las ciencias. Las analogías pueden posibilitar al estudiante la construcción del modelo científico escolar, ya que favorece la creación de una imagen mental de hechos y conceptos científicos, en la mayoría de los casos abstractos (Oliva y Aragón, 2008). En el desarrollo de la visión de los alumnos sobre un modelo de la materia, las analogías juegan un papel favorable y los entrena en la práctica de la utilización de ellas. El uso de analogías como estrategia educativa se fundamenta en el razonamiento analógico, aludiendo al papel que juega en el pensamiento de los científicos y en la construcción de sus teorías (Oliva et al., 2001; 2003).



Como señala Benarroch (2000c), en el ámbito de los modelos, la construcción por parte de los alumnos de los conceptos implicados puede diferir según se les haga o no una presentación previa de las características semánticas y sintácticas de dichos modelos. De no hacerse así, ellos pueden elegir el nivel de descripción utilizado, que podría limitarse a un nivel inferior, por no sentir la necesidad de acceder a niveles superiores y no por incapacidad de hacerlo. El comportamiento de la materia se podría explicar mediante una red primaria de conceptos de “sentido común” que evolucionan de manera relativamente acompasada con la experiencia directa con los fenómenos físicos (Nivel fenomenológico) (Nussbaum, 1989). En cambio, el modelo cinético-corpuscular podría presentarse como una estructura adicional de nociones hipotéticas conectada por diversas relaciones con la red de conceptos de sentido común, explicándolos a ellos y a sus interrelaciones (Nivel de modelización). Estos niveles y sus relaciones se presentan en la Figura 18.

Forma vble.

Figura 18. Relaciones entre el nivel fenomenológico y el nivel de modelización para explicar el comportamiento de la materia. (Fuente: Benarroch, 2000c)

MATERIA

SÓLIDO GAS LÍQUIDO

CARACTERÍSTICAS COMUNES

MASA/PESO VOLUMEN

CARACTERÍSTICAS

ESPECÍFICAS

SÓLIDO Forma constante Volumen cte. Incompresibilidad Densidad alta Dilatación V/T

LÍQUIDO Forma variable Volumen constante Incompresibilidad Densidad alta Dilatación V/T Tensión superficial

GAS Forma variable Volumen variable Compresibilidad Densidad baja Dilatación V/T y p/v Difusión

MATERIA

PARTÍCULAS

MOVIMIENTO

ESPACIO VACÍO

FUERZAS

CARACTERÍSTICAS

ESPECÍFICAS

SÓLIDO Espaciado fijo A Fuerzas ↑ Ordenación Movimiento de vibración

LÍQUIDO Espaciado fijo A Fuerzas ↑ Desorden Movimiento de vibración y rotación

GAS Espaciado 12A Fuerzas ≈nulas Desorden Movimiento de traslación



Estos conceptos “de sentido común” y las relaciones entre ellos han constituido siempre el centro de la curiosidad intelectual y de las investigaciones físicas. Diversas teorías en relación con ellos han sido propuestas y defendidas en el transcurso de la historia de la ciencia. En los currículum de química coexisten dos modelos de materia propuestos por la teoría cinético corpuscular y la teoría atómico molecular. Los alumnos no pueden hacer la transición de un modelo a otro porque no son capaces de diferenciarlos y esto los lleva a confundirlos y a construir concepciones sobre los fenómenos que ponen en evidencia sus dificultades. Benarroch (2000c) define sintácticamente a estos modelos de la siguiente forma: o El modelo cinético corpuscular concibe la materia formada por partículas, entre

las que hay vacío. Las diferencias en el movimiento de las partículas y en las fuerzas interactivas entre ellas justifican los estados de agregación.

o El modelo atómico molecular se fundamenta en que las moléculas están

formadas por átomos. Tanto entre los átomos como entre las moléculas existen fuerzas de atracción pero en los primeros son de mayor intensidad.

Benarroch (2000c, p.99) afirma que si se compara el ámbito experiencial común para ambos modelos se observa que las relaciones semánticas entre ellos podrían quedar resumidas en considerar que “las partículas (o moléculas), antes indivisibles están

ahora formadas por otras más pequeñas llamadas átomos. Semánticamente se refiere a los niveles de descripción empírico, modelo cinético-corpuscular y modelo atómico corpuscular para definir sustancia pura, mezcla, cambio físico, cambio químico, sustancia simple y sustancia compuesta (Tabla 9). Tabla 9. Comparación semántica entre los niveles de descripción empírico, modelo cinético-corpuscular y modelo atómico corpuscular. Fuente: Benarroch (2000c).

Empírico Modelo cinético-

corpuscular

Modelo atómico

corpuscular

Sustancia

pura

Material con propiedades características definidas.

Material formado por un mismo tipo de partículas.

Material formado por un mismo tipo de moléculas.

Mezcla Material con propiedades dependientes de la porción escogida.

Material formado por dos o más tipos de partículas.

Material formado por distinto tipo de moléculas.

Cambio

físico

Desaparición y aparición de las mismas sustancias puras.

Desaparición y aparición de las mismas partículas.

Desaparición y aparición de las mismas moléculas.

Cambio

químico

Desaparición y aparición de sustancias puras diferentes.

Desaparición y aparición de distintas partículas.

Desaparición y aparición de distintas moléculas.



Reorganización de átomos.

Sustancia

simple

No se puede descomponer en otras sustancias.

Sus moléculas están formadas por átomos idénticos entre sí.

Sustancia

compuesta

Se puede descomponer en otras sustancias simples.

Sus moléculas están formadas por átomos distintos entre sí.

Puede observarse que el modelo cinético corpuscular presenta la limitación de no poder distinguir, dentro de las sustancias puras, las simples de las compuestas, ni alcanzar a explicar el concepto de cambio químico como reorganización atómica. Ambos modelos de materia tienen virtudes y limitaciones, lo importante es que al utilizarlos en la enseñanza se haga una diferenciación conceptual y lingüística entre ellos para evitar confusiones en sus formas de representación y en los dominios de validez implicados. 2.2.3 La Naturaleza Corpuscular de la Materia y su importancia en la

investigación educativa

En los apartados anteriores se ha dejado expresado que la importancia curricular de la teoría cinética corpuscular se puede justificar desde varios puntos de vista. Uno de los objetivos de la enseñanza de las ciencias y, en particular, de la educación secundaria es que los alumnos aprendan a interpretar los fenómenos macroscópicos en términos microscópicos (submicroscópicos, en sentido estricto), es decir que aprendan a utilizar el modelo corpuscular de la materia como instrumento interpretativo de los fenómenos que tienen lugar en la naturaleza. La transición de un nivel a otro implica asumir que, para explicar la realidad macroscópica de la materia, que en muchos casos se nos presenta como continua y estática, hay que recurrir a un modelo interpretativo que conlleva una naturaleza discontinua, con partículas en continuo movimiento y algo tan contraintuitivo como la idea de vacío, frente a la apariencia con que la percibimos (Pozo y Gómez Crespo, 1998; Gutiérrez, Gómez Crespo y Pozo, 2005). Los alumnos tienen una visión de la materia derivada de la percepción inmediata y de formas de razonamiento divergentes del razonamiento científico. La transición del nivel macroscópico al microscópico trae aparejada dificultades en los modelos de materia que ellos construyen. Al asimilar el concepto de partícula, pueden acomodar dichas visiones, atribuyéndole a las partículas las propiedades macroscópicas observables y pensar que la materia tiene partículas imbuidas en un medio continuo. La asimilación del modelo corpuscular de la materia por los alumnos ha dado motivo a numerosas investigaciones interesadas tanto en determinar las concepciones alternativas de los estudiantes y la evolución de las mismas como en la propuesta de estrategias de enseñanza y sus resultados. Haciendo un relevamiento sobre ellas puede observarse que inicialmente se hizo hincapié en el diagnóstico de las ideas previas sobre este contenido. Con el correr del tiempo el interés se orientó, sin dejar de lado los diagnósticos, a indagar la posibilidad de determinar los niveles explicativos de los estudiantes y en un



intento de aproximación al conocimiento científico se elaboraron propuestas de enseñanza que, a su vez, llevaron a investigaciones sobre los resultados de la aplicación. 2.2.4 Las investigaciones relacionadas con el aprendizaje en NCM

Las investigaciones seleccionadas se las ha clasificado considerando su objeto de estudio en:

a. Investigaciones referidas a concepciones de los alumnos sobre la naturaleza corpuscular de la materia: a.1. Investigaciones sobre las ideas previas.

a.2. Investigaciones sobre la progresión de las ideas de los estudiantes

b. Propuestas de enseñanza sobre la naturaleza corpuscular de la materia. A continuación se detallan estas investigaciones:

a) Investigaciones referidas a concepciones de los alumnos sobre la naturaleza

corpuscular de la materia

Durante las últimas décadas se han realizado notables esfuerzos para esclarecer las ideas de los alumnos sobre el modelo cinético-molecular y las dificultades en su aprendizaje respecto a este contenido. Muchas de esas dificultades se fundamentan sobre la existencia de concepciones implícitas que se adaptan mejor a sus experiencias cotidianas que los modelos científicos que se pretende enseñar. Gran parte de los alumnos poseen representaciones macroscópicas, basadas en la apariencia directa de la realidad y conciben la materia como continua, estática y sin espacios vacíos y además, “los estudiantes mantienen sus concepciones alternativas

sobre la estructura de la materia, aún después de realizar estudios formales de

química” (Trinidad Velasco y Garritz, 2003, p.14). Los estudiantes que reciben una noción de este modelo dotan a las partículas submicroscópicas de propiedades macroscópicas, tales como color y maleabilidad, entre otras, e incluso creen que pueden variar su tamaño o desaparecer. Aramburu Oyarbide (2004) señala que para muchos niños, entre las partículas de aire hay aire y las piedras no sólo están compuestas de átomos, sino que tienen algo más consistente y duro; creen que en los cambios de estado cambia la sustancia (el agua deja de ser agua porque suelta el oxígeno y se convierte en aire). Además poseen una concepción continua de la materia que no se conserva en las transformaciones físicas y menos aún en las químicas. Creen que los fenómenos del nivel microscópico son similares a los que ven a nivel macroscópico (cuando una sustancia se quema o se evapora, sus partículas también lo hacen). No admiten el vacío porque tienen la idea de que entre las partículas hay una sustancia aglutinadora que las une.

De manera sintética, las dificultades que muestran los alumnos sobre la naturaleza de la materia se pueden agrupar en:



a) Propensión a imaginar la materia en términos macroscópicos, en vez de hacerlo a partir de su carácter discontinuo o molecular.

b) Conceptualización de un modelo corpuscular estático, cuando tienen noción de este modelo.

c) Tendencia a trasladar las propiedades macroscópicas de un sistema hacia las microscópicas.

d) Resistencia a considerar los gases como sistemas materiales.

Sobre las causas que originan las dificultades en el aprendizaje de la estructura de la materia, Caamaño (2000) afirma que pueden adjudicarse a:

a) La existencia de diferentes niveles de descripción de la materia. b) La complejidad del nivel representacional simbólico y gráfico utilizado para

describir e interpretar la composición y estructura de la materia. c) El uso de diferentes modelos y teorías. d) La necesidad ineludible de comprender la naturaleza de los modelos para

poder implicarse en su elaboración, utilizarlos apropiadamente y ser conscientes de su carácter instrumental y evolutivo.

a.1. Investigaciones sobre las ideas previas

Revisando la bibliografía sobre la didáctica de las ciencias puede observarse una gran preocupación por investigar las ideas que tienen los alumnos respecto a la estructura corpuscular de la materia. Benarroch (1998b) cita en su tesis doctoral numerosos trabajos de investigación sobre el modelo corpuscular. De ellos se han seleccionado aquéllos que tienen una intención diagnóstica sobre esta temática de esta investigación: Dow et al. (1978). Escocia. Trabajan con alumnos de 12 a 13 años sobre la forma,

disposición y distribución de las partículas en los tres estados de la materia. Concluyen que los estudiantes conciben una disminución del diámetro molecular desde sólidos a gases.

Novick y Nussbaum (1978). Israel. Determinan que el 70% de la muestra de

estudiantes de 14 años, tiene la concepción de partículas en el estado gaseoso pero un porcentaje pequeño tiene la de vacío y movimiento. Más tarde (Novick y

Nussbaum, 1981) investigan en USA, en rangos de edades de 10 a 18 años, sobre las partículas en un gas y encuentran que persisten los obstáculos, incluso en alumnos universitarios.

Pfundt (1981). Alemania. Realiza entrevistas a alumnos de 8 a 13 años sobre

evaporación, disolución y cristalización, y concluye que las partículas de las que hablan los estudiantes proceden de la división de la materia y no son bloques preformados de la materia, como es la concepción científica.

Mitchell y Kellington (1982). Escocia. Indagan sobre mezcla de líquidos;

compresión y difusión de gases y el comportamiento de sólidos, líquidos y gases. Para estos autores las dificultades de los estudiantes (12 años) son influidas por el nivel de desarrollo intelectual, la experiencia previa y los aspectos concretos que se



trabajan. Osborne y Cosgrove (1983). Nueva Zelanda. Diagnostican que estudiantes de 8 a

17 años consideran que el movimiento molecular se va agrandando a medida que se cambia de estado de sólido a líquido y a gas.

Barboux et al. (1987). Francia. Trabajan sobre compresibilidad, sólido, líquido y

gas, dilatación (volumen – temperatura) y disoluciones y encuentran en alumnos de 13 años dificultades con los aspectos cinéticos y con el vacío, principalmente en sólidos, debido a su débil compresibilidad.

Furió, Hernández y Harris (1987). España. Determinan que la conservación de la

sustancia, peso y volumen son más dificultosas en procesos en los que hay gases que en los que éstos están ausentes (edades entre 12 y 17 años).

Gabel, Samuel y Hunn (1987). USA. Al investigar en futuros profesores (18 años)

el razonamiento formal, la visualización espacial y la formación química y matemática en conceptos referidos a sólidos, líquidos y gases, encuentran una fuerte influencia del razonamiento formal y de los cursos previos de Química.

Llorens (1988). España. Indaga sobre disolución, difusión y dilatación con una

muestra de alumnos cuyas edades son de 17 y 18 años. Concluye que la comprensión del carácter discontinuo de la materia no debe valorarse por el enfrentamiento de un modelo corpuscular ante otro que no lo es, sino por el rechazo de representaciones corpusculares regidas por ideas macroscópicas.

Benarroch, (1989). España. Investiga en edades diversas (12, 13, 15, 16 y 18 años)

sobre dilatación, cambios de estado (sólido–líquido) y aceptación del vacío. Determina una amplia utilización de modelos alternativos de partículas persistentes a pesar de la edad, aunque la instrucción favorece de modo paulatino la sustitución por modelos científicos.

Prieto, Blanco y Rodríguez (1989). España. Encuentran que los estudiantes de 11 a

14 años no asocian la disolución con la estructura corpuscular de la materia. Johnston (1990). Inglaterra. Determina en alumnos de 15 años, en conceptos

referidos a sólidos, líquidos y gases y a fenómenos físicos, poca consistencia en el uso de partículas, describen más que explicar y tienen dificultades con los términos del nivel descriptivo tales como peso, volumen, fusión, evaporación, etc.).

Meheut y Chomat (1990). Francia. Investigan la naturaleza corpuscular en

compresibilidad, mezcla de gases, sólido, líquido, gas y cambios de estado, en alumnos de 13 y 14 años. Concluyen que es difícil enriquecer el modelo con los atributos del vacío y el movimiento pero ayuda a la disociación de los conceptos de masa y volumen a través de la invarianza del número de partículas.

Sequeira y Leite (1990). Portugal. Trabajan con alumnos de 13 y 14 años sobre

dilatación, cambios de estado (sólido-líquido y líquido-gas) y disolución encontrando que la mayoría de las respuestas son microscópicas alternativas obteniendo mejores resultados en la disolución.



Seré (1990). Francia. Hace un estudio de la evolución entre modelos corpusculares

de la materia determinando que la enseñanza de modelos tiene, entre otras, una función explicativa y representativa, manifestando la necesidad de investigar y explorar en el aula.

Longden, Black y Solomon (1991). Inglaterra. Hacen un diagnóstico, con alumnos

de 11 y 13 años, sobre la comprensión del proceso de disolución, en forma cotidiana y de partículas, encontrando que la segunda evoluciona con la edad y que es mejor que la observable.

Pereira y Pestana (1991). Portugal. Analizan cómo conciben la naturaleza

corpuscular, alumnos de 13 a 18 años, en sólidos, líquidos y gases. Encuentra que se produce una evolución de sus concepciones de macroscópicas a microscópicas, que el modelo dominante es de tipo espaciado lleno, sólo una minoría y principalmente en los gases indica movimiento de partículas y el espaciado entre ellas es s-l-g = 1-2-3.

Scott (1992). Inglaterra. Investiga sobre la naturaleza corpuscular en los tres estados

de la materia. Determina que la concepción de que la materia está formada por partículas es frecuente en alumnos de 14 años pero requieren del aprendizaje del vacío y de movimiento de dichas partículas.

Gabel (1993). USA. Estudia las interpretaciones respecto a la naturaleza

corpuscular que realizan alumnos de 17 años, sobre fenómenos físicos, encontrando que este tipo de instrucción favorece las conexiones entre el nivel sensorial, simbólico y corpuscular.

Lee et al. (1993). USA. Investigan, en alumnos de 12 años, sus concepciones

(macroscópica y microscópicamente) sobre los tres estados de la materia, expansión térmica, disolución, cambios de estado. Encuentran que las dificultades más importantes radican en considerar que los gases no son materia sino energía, las moléculas están en la materia con algo entre ellas y que su movimiento es una idea contraintuitiva.

Posada (1993 y 1994), España. Indaga cómo conciben la naturaleza corpuscular en

los estados de la materia, alumnos de 14 a 17 años, determinando que a partir de los 14 – 15 años es más frecuente esta concepción en gases que en sólidos.

En años posteriores se ha continuado investigando las ideas de los estudiantes sobre el modelo corpuscular y su influencia en la explicación de los fenómenos de la naturaleza, como lo muestran los siguientes trabajos e investigaciones publicados: Valcárcel, Sánchez-Blanco y Ruiz Rojas (2000). España. Presentan un trabajo sobre el estudio del átomo en la educación secundaria en el que reflexionan sobre las demandas curriculares. Basándose en investigaciones de Keig y Rubba (1993), Garnet y otros (1995), Harrison y Treagust, (1996, 2000), Taber y Watts (1996) y Taber (1998), clasifican las dificultades de aprendizaje de los alumnos en tres aspectos: A) Conceptualización del átomo como un tipo de partícula (asignación de propiedades macroscópicas de la sustancia que constituyen, tamaño suficientemente grande como



para verlos con microscopio, falta de estimación relativa entre el tamaño del núcleo y la estructura electrónica, falta de diferenciación entre átomo y célula. El origen de tales concepciones se lo adjudica a la enseñanza (confusión en el lenguaje y uso de metáforas y analogías no entendidas por los alumnos), a la forma en que construyen o utilizan los modelos los alumnos y a su incapacidad para utilizar estrategias de pensamiento formal. B) Conceptualización de la estructura electrónica y C) Interacción entre el núcleo y los

electrones.

Consideran que a lo largo de la educación secundaria la incorporación de sucesivos modelos atómicos debería permitir avanzar en las explicaciones sobre la naturaleza de la materia y sus cambios. Nappa (2002). Argentina. Es una investigación sobre las representaciones mentales de alumnos de 17 y 18 años, sobre el fenómeno de disolución y la influencia de las ideas previas sobre ciertos conceptos subyacentes al de solubilidad entre los que incluye el modelo corpuscular de la materia, interacciones entre partículas, existencia de espacios vacíos. Se concluye que tales concepciones son determinantes en la construcción de las representaciones mentales de los estudiantes sobre el proceso de disolución. Trinidad-Velasco y Garritz (2003). Méjico. Es un trabajo en el que se hace una revisión de investigaciones que se han llevado a cabo sobre las concepciones alternativas de los estudiantes de nivel medio sobre la estructura de la materia. Comentan que algunos alumnos tienen una visión continua de la materia y cuando mencionan la concepción discreta proyectan las macropropiedades sobre el micromundo de los átomos y las moléculas y también en las transformaciones de la materia, estableciéndose un conflicto entre la concepción ‘continua, estática, sin vacío’ y la ‘corpuscular, dinámica, de vacío’.

Aramburu Oyarbide (2004). España. Es una investigación sobre las concepciones naturales de los alumnos respecto a algunos temas del Área de Naturaleza. Sobre la composición de la materia determina que los alumnos de 12 y 13 años no conciben el vacío y tienen una idea continua del aire, de la materia y de la luz. Piensan que las células no tienen átomos, que las piedras tienen átomos y algo más consistente y duro y que entre las partículas de aire hay aire. García Franco y Flores Camacho (2005). Méjico. Es un trabajo en el que se presenta una propuesta de análisis para determinar las representaciones múltiples sobre la estructura de la materia en estudiantes de secundaria y bachillerato, con la que se indagan cinco aspectos sobre fenómenos relacionados con la estructura de la materia: descripción macroscópica, descripción microscópica (caracterización de las partículas y su configuración), mecanismo de explicación del proceso (movimiento de las partículas e interacción entre éstas, existencia de vacío y conservación de las propiedades de las partículas), cambio en las condiciones (temperatura y presión) y extensión a otras sustancias. Gutiérrez-Julián, Gómez Crespo y Pozo (2005). España. Es una investigación realizada con alumnos de 3º de ESO (14-15 años); 2º de bachillerato, con y sin opción en ciencias, y licenciados, con y sin orientación en ciencias. Se indagan las representaciones y la forma en que se integran las concepciones alternativas sobre la



naturaleza de la materia y sus cambios, tratando de ver si se utilizan sus ideas en forma consistente. Determinan que:

a. Los estudiantes y también, con menor frecuencia, los licenciados y potenciales profesores de física y de química recurren a sus teorías cotidianas y sólo cuando el profesor los induce utilizan el modelo corpuscular en sus explicaciones. Cuando lo hacen, atribuyen a las partículas propiedades macroscópicas.

b. La consistencia de las respuestas aumenta con la edad y la instrucción y utilizan

distintas teorías en función de los contenidos de la tarea. No tienen una representación global consistente, independiente de la apariencia perceptiva y disponen de una teoría específica para cada estado de agregación.

c. Les resulta difícil diferenciar los niveles de análisis macroscópico o microscópico

ante situaciones nuevas, aunque sencillas. Sólo discriminan mejor entre diferentes niveles de análisis los sujetos verdaderamente expertos, mostrándose más conscientes de las teorías que usan para interpretar problemas.

Chamizo, Sosa y Zepeda (2005). Méjico. Es una investigación en la que se indaga, a partir de las ideas previas, qué imagen de la química poseen los estudiantes de química de distintos niveles educativos (primario, secundario y universitario). Determinan, respecto a la estructura de la materia, que según se avanza en el nivel educativo hay un aumento de ideas previas relacionadas con los procesos, mientras las correspondientes a la estructura van disminuyendo. Vázquez y García-Rodeja (2005). España. Es una investigación en la que se indaga si las diferencias en el acceso a la información y en las modalidades del lenguaje que utilizan los estudiantes con sordera profunda, hacen que los modelos que construyen para interpretar fenómenos relacionados con la transformación de la materia (combustión, descomposición térmica y descomposición de un organismo) son distintos a los descriptos en la literatura para los estudiantes oyentes. Los alumnos que participaron en la prueba están escolarizados en régimen de integración en el IES Someso, último curso de FP 2 en diferentes especialidades, tienen sordera profunda prelocutiva, dominan la lengua de signos y muestran en este código mayor competencia comunicativa que en lengua española. Los resultados muestran que los estudiantes utilizan diferentes modelos para explicar la transformación de la materia, dependiendo, igual que en alumnos oyentes, del tipo de fenómeno estudiado. Los modelos utilizados son semejantes a los que aparecen en la literatura con alumnos oyentes, pero en los niveles de menos sofisticación.

a.2. Investigaciones sobre la evolución de las ideas de los estudiantes

Conforme se avanzó en las investigaciones de concepciones alternativas sobre el modelo corpuscular de la materia surgieron nuevas orientaciones que resaltaban la importancia de diagnosticar los cambios que se experimentan en los modelos iniciales de los alumnos en su evolución hacia los científicos. Los distintos estadios por los que pasan los modelos en su evolución han recibido diferentes denominaciones: “senderos” (Scott, 1992), “trayectorias conceptuales”



(Driver et al., 1994b), “postes kilométricos” (Watson y Leach, 1996) (citados por Prieto Ruz, Blanco López y Brero Peinado, 2002), “niveles de esquemas explicativos” (Benarroch, 2000b, 2001), “etapas” (Justi, 2006), entre otros. Indagar tales cambios implica considerar que a partir de las representaciones iniciales de los contenidos escolares, en cada aproximación al contenido científico, los alumnos utilizarán una epistemología determinada, una complejidad creciente y una reorganización diferente. Es necesario entonces conocerlos para determinar cómo evoluciona el conocimiento sobre la naturaleza de la materia. A continuación se detallan algunos trabajos e investigaciones vinculados a la evolución en la elaboración y en la aplicación de los modelos de los alumnos, sobre el modelo corpuscular de la materia: Benarroch (1998b; 2000b). España. Es una investigación en la que se indaga el desarrollo cognoscitivo de los estudiantes en el área de la naturaleza corpuscular de la materia, en estudiantes de diversas edades (9-22 años). Determina cinco niveles de esquemas explicativos sobre la naturaleza corpuscular de la materia que supuestamente reflejan los esquemas de conocimiento del estudiante. o Nivel I: Continuidad. Sin explicación. o Nivel II: Continuidad. Explicaciones pseudomacroscópicas.

o Nivel III: Discontinuidad. Explicaciones microscópicas fundamentadas en

partículas y huecos. o Nivel IV: Discontinuidad. Explicaciones macroscópicas fundamentadas en

partículas y vacío. o Nivel V: Discontinuidad. Explicaciones microscópicas académicas.

En la Figura 19 se han representado los modelos de materia de cada nivel explicativo de los alumnos, referidos al Modelo Corpuscular. Estos niveles fueron determinados mediante un proceso de aproximaciones sucesivas, después de agrupar, jerarquizar y comparar las respuestas de los alumnos obtenidas mediante entrevistas. En el análisis de las respuestas se buscaron las regularidades, con propiedades de repetición, generalización y diferenciación y se realizó el tratamiento estadístico para variables categoriales ordinales. El análisis de correspondencias entre categorías de respuestas realizado en el tratamiento estadístico muestra que la distancia entre los niveles II y III de la evolución cognoscitiva es mayor que el resto de distancias entre niveles contiguos. En un trabajo posterior (Benarroch, 2001) esta autora realiza una interpretación de las barreras y dificultades encontradas entre los niveles, partiendo para ello de un modelo de estructura cognoscitiva del estudiante, fundamentado en teorías piagetianas y en los conocimientos de la línea de las concepciones alternativas. Concretamente, el modelo postula la existencia de esquemas operatorios y esquemas específicos en la estructura cognoscitiva, y, partiendo de ellos, la autora propone que el “salto” entre el nivel II y III de la evolución cognoscitiva es de carácter operatorio, frente a los restantes saltos de



dicha evolución, para los que postula un carácter específico (ver Fig. 9). Merece la pena destacar que estas propuestas no están fundamentadas únicamente en especulaciones ni abstracciones de los datos empíricos, sino que además están relacionadas con datos estadísticos que aportan algunos módulos de análisis multivariable categoriales, tal como el análisis de correspondencias múltiples.

Figura 19. Modelo de materia correspondiente a los niveles explicativos de los alumnos referidos al Modelo Corpuscular (Elaboración propia en base a Benarroch, 2000b). Los resultados de la investigación de Benarroch en la determinación de los niveles de esquemas explicativos de los alumnos sobre la corpuscularidad de la materia representó un punto de partida para investigar la evolución de los modelos sobre este contenido y tales niveles han sido citados y utilizados en investigaciones posteriores tales como las de Valcárcel, Sánchez Blanco y Ruiz Rojas (2000); Trinidad-Velasco y Garritz (2003), Oliva et al. (2003); Carmo, Marcondes y Martorano (2005); Benarroch y Marín (2006).

NIVEL I

Materia continua y estática, basada en lo concreto y observable. Ausencia de esquemas corpusculares.

Idea de continuidad de la materia, embutida de partículas o con huecos, enriquecida por elementos percibidos para dar explicación a los datos

empíricos.

NIVEL II

Materia formada por partículas y por vacío necesario. Pueden o no considerar movimiento e interacción molecular.

NIVEL IV

Materia formada por partículas invisibles, entre las que hay huecos etéreos o llenos de algo. Traslado de propiedades macroscópicas a las

partículas.

NIVEL III

Los subesquemas de movimiento e interacción se coordinan con el de

partículas y vacío en un único modelo causal explicativo.

NIVEL V



Oliva et al. (2003). España. Es una investigación de los niveles de los esquemas explicativos de estudiantes de 3º de Enseñanza Secundaria Obligatoria, mediante la aplicación de una propuesta basada en el uso de analogía (ver descripción en el apartado “propuestas”). Determinan cinco niveles:

o Nivel 1. Contestaciones en blanco o con explicaciones poco elaboradas o triviales. Imagen continua de la materia.

o Nivel 2. Respuestas con un cierto grado de elaboración, desde un punto de vista

macroscópico. Omiten la interpretación discontinua de la materia.

o Nivel 3. Respuestas con concepciones alejadas del punto de vista de la ciencia escolar, en ocasiones, basadas en proyecciones de las propiedades del mundo macroscópico sobre el microscópico. Visión discontinua de la materia.

o Nivel 4. Respuestas con algunas imprecisiones en el lenguaje o que omiten

aspectos relevantes como el movimiento de las partículas Interpretación discontinua de la materia bastante próxima al modelo objeto.

o Nivel 5. Respuestas que muestran un alto grado de aproximación a la ciencia

escolar en el marco expuesto para la teórica cinético-molecular. Estos autores comparan los resultados de su investigación con la clasificación de niveles empleada por Benarroch (2000b) y encuentran diferencia en el Nivel 2. Afirman que en el estudio de Benarroch “se contemplaba como nivel 2 un tipo de explicación en la que aparecían «modelos de materia que siguen siendo continuos, pero que se ven enriquecidos con elementos percibidos (burbujas, huecos, pompitas, etc.)” y que “este tipo de explicación fue prácticamente inexistente en la presente investigación, por ello, no fue tenida en cuenta”. “En su lugar, en cambio, encontramos un grupo de explicaciones macroscópicas que presentaban un grado de elaboración superior a las del nivel 1, probablemente influidas por el aprendizaje anterior y el lenguaje adquirido en otros temas del currículo que recurren a explicaciones científicas basadas en una perspectiva macroscópica para explicar determinados fenómenos” (Oliva et al, 2003, p. 439). Si se compara el esquema de conocimiento que el estudiante refleja en el nivel 2 para Benarroch (continuidad y explicaciones pseudomacroscópicas) y la descripción del modelo de materia correspondiente a ese nivel (idea de continuidad de la materia enriquecida por elementos percibidos para dar explicación a los datos) con los datos aportados por esta investigación en el mismo nivel, las diferencias que mencionan no son tales, su confusión podrían deberse a la interpretación. En ambos casos se tiene un modelo de materia continua, con intervenciones macroscópicas en sus explicaciones. Carmo, Marcondes y Martorano (2005). Brasil. Es una investigación en la que se indaga cómo evolucionan las concepciones macroscópicas y microscópicas del concepto de solución y del proceso de disolución, en alumnos de enseñanza media (15 a 18 años), luego de la aplicación de una propuesta de enseñanza (ver descripción en el apartado “propuestas”). Se determinaron 10 niveles explicativos, correspondientes a 3 categorías, los cuales evolucionan después de la enseñanza:



Categoría I: explicaciones macroscópicas: o Nivel I: No presentan concepto de solución. Las explicaciones son observables.

No diferencian soluciones saturadas de insaturadas. No tienen el concepto de solubilidad.

o Nivel II: Solución concebida como una mezcla de sustancias, no diferencian soluciones saturadas de insaturadas y no tienen el concepto de solubilidad.

o Nivel III: Solución concebida como una mezcla de sustancias, diferencian soluciones saturadas de insaturadas y construyen el concepto de solubilidad. No lo aplican para justificar el proceso de disolución.

o Nivel IV: Solución concebida como una mezcla de sustancias, diferencian soluciones saturadas de insaturadas y construyen el concepto de solubilidad. No lo aplican para justificar el proceso de disolución.

Categoría II: explicaciones pseudomicroscópicas: o Nivel V: solución concebida como una mezcla homogénea de sustancias, no

diferencian soluciones saturadas de insaturadas y no tienen el concepto de solubilidad. Aparecen referencias a partículas con propiedades macroscópicas,

o Nivel VI: solución concebida como una mezcla de sustancias, diferencian soluciones saturadas de insaturadas y construyen el concepto de solubilidad.

o Nivel VII: solución concebida como una mezcla homogénea de sustancias, diferencian soluciones saturadas de insaturadas, construyen un concepto de solubilidad pero no lo emplean para justificar el proceso de disolución.

Categoría III: Explicaciones microscópicas:

o Nivel VIII: solución concebida como una mezcla de sustancias, diferencian soluciones saturadas de insaturadas y construyen el concepto de solubilidad. Utilizan el modelo de partículas en sus explicaciones pero cargados de errores

conceptuales.

o Nivel IX: solución concebida como una mezcla de sustancias homogéneas, diferencian soluciones saturadas de insaturadas y construyen el concepto de solubilidad. Avanzan en la construcción del concepto de disolución con la utilización del modelo microscópico considerando interacciones entre las

partículas constituyentes pero cargados de errores conceptuales. o Nivel X: construyen un concepto de solución, diferencian soluciones saturadas

de insaturadas y construyen el concepto de solubilidad. Avanzan en la interpretación de la disolución con la utilización de modelos microscópicos entre

las partículas constituyentes de la solución, de manera coherente con la visión

científica.

Si se hace un análisis comparativo entre los niveles encontrados en esta investigación con los determinados por Benarroch (2000b) puede observarse que:

En la categoría I (explicaciones macroscópicas), las diferencias de niveles se basan fundamentalmente en la aproximación al concepto de solución, clasificación y concepto de solubilidad. Aparentemente, en todos los niveles hay explicaciones y como no se hace referencia al modelo de materia se podría suponer que es continuo. Esta categoría se podría incluir en los niveles I y II de Benarroch.



En la categoría II (explicaciones pseudomicroscópicas) sólo en el nivel V se hace referencia a la utilización de partículas con propiedades macroscópicas,

los demás niveles de esta categoría están definidos sólo por el alcance de conceptos vinculados a la solubilidad, lo que lleva a suponer que en ellos se aplica este modelo. En todos los niveles de esta categoría estaríamos, entonces, en el nivel III de Benarroch.

En la categoría III (explicaciones microscópicas), en los niveles VIII y IX

utilizan el modelo de partículas pero con errores conceptuales, la diferencia entre ambos niveles está dada por la consideración de interacciones entre las partículas, ambos niveles estarían en el nivel IV de Benarroch. Finalmente el nivel X coincide con el nivel V de Benarroch, ya que en ambos casos la utilización de modelos microscópicos entre las partículas se realiza de manera

coherente con la visión científica.

Gallegos, Garritz y Flores (2005). Méjico. Es una investigación en la que se indagan los modelos de representación sobre la estructura de la materia que tienen los estudiantes universitarios de cinco niveles diferentes de la carrera Química. Parten de la consideración de que un mismo individuo puede tener diferentes visiones del mismo concepto, dado que puede haber distintas formas de ver y representar simultáneamente la realidad. Determinan cinco niveles de representación: o Nivel I continuo: la materia es continua, sufre transformaciones globales, si

existen partículas están inmersas en medios materiales. o Nivel II sustancialista: la materia microscópica es semejante a lo que ocurre a

nivel macroscópico. o Nivel III molecular I: la materia está formada por moléculas que colisionan, los

cambios en el movimiento de las moléculas producen variaciones en la presión, el volumen y la temperatura y en la organización molecular.

o Nivel IV molecular II: la materia está formada por moléculas y átomos,

organizados por la presencia de fuerzas electrostáticas, las fuerzas se originan en las cargas de los átomos que forman las moléculas, explican los fenómenos basándose en estas fuerzas.

o Nivel V electrónico: la materia está formada por átomos y éstos tienen

electrones, la interacción entre átomos y electrones está dada por fuerzas eléctricas y las energías de los electrones producen los cambios macroscópicos, explican la corriente eléctrica en los metales, la emisión de luz y las disoluciones basándose en el movimiento de los electrones .

Concluyen la investigación afirmando que los modelos sufren transformaciones a lo largo de la escolaridad. Los 5 modelos están presentes en la mente de los estudiantes pero su promedio de respuesta cambia según el ciclo escolar debido a la posibilidad de la aplicación en la resolución de problemas más complejos, evidenciándose en los alumnos más jóvenes la utilización de modelos continuos y sustancialistas con mayor frecuencia.



También se pueden establecer semejanzas entre los tres primeros niveles propuestos y los determinados por Benarroch (2000b), quedando fuera de la comparación los niveles IV y V, ya que las investigaciones de esta profesora no alcanzaron al modelo atómico de Dalton. El nivel I se corresponde con los niveles I y II de Benarroch, caracterizados por una materia continua aunque a veces se introduzcan elementos “inventados” para dar explicación a los fenómenos observados. El nivel II sustancialista se encuentra localizado dentro de los niveles III y IV de Benarroch, en los que hay una visión microscópica de la materia, aunque se dote a las partículas o a los huecos entre ellas de cualidades macroscópicas. Finalmente, el nivel III molecular I se correspondería con el V de Benarroch, donde únicamente las moléculas y sus movimientos explican los fenómenos macroscópicos. Benarroch y Marín (2006). España. Es una investigación que se lleva a cabo en Melilla, en centros donde los estudiantes, de 12 a 17 años de edad, conviven en una diversidad cultural, religiosa, lingüística y social. El objetivo es conocer los sucesivos niveles explicativos de los alumnos sobre fenómenos que pueden ser explicados en términos corpusculares, tomando como referencia los señalados por Benarroch (2001). Determinan cinco niveles y en relación con la atención a la diversidad y la individualización de la enseñanza, manifiestan que lo que mayor interés suscita es la constatación de que no todos los sujetos de la misma edad aplican los mismos modelos, destacando las posibilidades que ofrece el conocimiento de los niveles explicativos al diseñar el currículo y al docente como marco de referencia, para la planificación, para diagnosticar dificultades en los aprendizajes de los alumnos y para adoptar medidas pedagógicas que les permitan avanzar en su progresión. Zamorano, R., Gibbs, H & Viau J. (2007) Argentina. Es una investigación sobre los modelos en diversos fenómenos físicos, en alumnos de 7º año del EGB (12-13 años) y de 2º año de Polimodal (16 años). Respecto a la estructura de la materia y cambios de estado encuentran que los modelos de los estudiantes muestran diferentes estructuras para distintos comportamientos físicos y que la evolución de los perfiles conceptuales también representa diferentes procesos con diferente significado físico. Determinan cinco niveles en los modelos de materia encontrados (sin describirlos) y registran un aumento en su frecuencia de aplicación en forma creciente respecto a las edades de los alumnos:

o Nivel I: modelo continuo o Nivel II: modelo de aglomeración o Nivel III modelo corpuscular o Nivel IV: modelo estructural o Nivel V: modelo cinético molecular.

Las dificultades que mencionan, respecto al modelo corpuscular de la materia, son: A) Elasticidad de los gases: No se considera la existencia de vacío entre partículas y la presión cambia el tamaño de las partículas; B) Difusión de los gases: las partículas parecería que no están en movimiento continuo y no está claro qué son los huecos entre partículas; C) Ebullición del agua: se confunde calor con materia y no se expresa la relación de partículas en movimiento con la temperatura; D) Evaporación y condensación del agua: se le atribuyen a las partículas propiedades macroscópicas (se



dilatan, se calientan, etc.) y se considera un cambio químico (transformación del agua en O e H del aire). Dado que en el trabajo presentado los autores no describen las características de cada nivel, aparentemente podría encontrarse coincidencia con los cinco niveles de Benarroch, aunque quedarían algunas dudas respecto al nivel II (de aglomeración) y al IV (estructural). b. Propuestas de enseñanza sobre la naturaleza corpuscular de la materia

La transposición didáctica de los contenidos científicos trae aparejada dificultades ya que implica un proceso de reelaboración en la que deben conjugarse y equilibrarse aspectos científicos y aspectos educativos. La enseñanza de la estructura corpuscular de la materia no es ajena a estas dificultades, al respecto Prieto y Blanco (2000, p. 76) afirman que: “Por un lado, las teorías modernas que la explican resultan demasiado

complejas y abstractas para la mayoría de los alumnos de enseñanza secundaria y, por

otro, las ideas que éstos pueden asimilar parecen demasiado alejadas de la ciencia de

los científicos; de forma que corresponde a la enseñanza de las ciencias alcanzar un

compromiso entre ambas posiciones”. Algunas de las formas en que este reto ha sido abordado se describen en la selección de propuestas que a continuación se detalla:

Sanmartí y Solsona (2001). España. La propuesta consiste en el diseño de una unidad didáctica que fue aplicada en dos cursos distintos: parcialmente en 3º año de la ESO (todavía no cursaban química) y la secuencia completa en 4º año. El objetivo es seguir el proceso de modelización de la estructura de la materia. La unidad se estructura en cinco partes: 1. Los elementos básicos de la estructura de los materiales: las partículas. Pretenden

dar una perspectiva histórica de las dificultades para explicar la composición interna de los materiales, profundizando en la importancia de las explicaciones discontinuas. Se propone que los alumnos expliquen la disolución de azúcar en agua, la distribución de las partículas en un cristal y la dilatación del aire. Mediante la lectura de textos históricos sobre la estructura de los materiales se introduce la idea de naturaleza particulada. Se propone a los alumnos la construcción de maquetas que representen la estructura de algunas sustancias, para ilustrar la idea de modelo científico y comenzar a modelizar las estructuras de los materiales.

2. Sistemas con partículas ordenadas y sistemas con partículas desordenadas. En este

tema se pretende que los estudiantes relacionen las propiedades macroscópicas de los grupos de materiales con su estructura. Es una actividad en la que los grupos deben fijar criterios para confeccionar una tabla de medidas de las propiedades de los materiales y clasificarlos. Se utilizan distintas formas alotrópicas del azufre y se propone elaborar un texto justificativo de las propiedades y diferencias. Se concluye agrupando los materiales en ordenados, desordenados e intermedios entre orden y desorden.

3. Materiales “desordenados”: gases, líquidos y sólidos amorfos. Se propone la

identificación de las propiedades de un material desordenado utilizando como



ejemplo el vidrio. Se hace hincapié en la elaboración de explicaciones de los fenómenos utilizando el modelo teórico corpuscular de los materiales.

4. Diferentes tipos de materiales “ordenados”. Se intenta que los alumnos relacionen

las propiedades macroscópicas de los materiales ordenados, con su estructura. Se hace observar el crecimiento de diferentes cristales y se relaciona el cambio de propiedades por la presencia de impurezas.

5. Materiales entre el “orden y el desorden” (no aplicada). Se vincula con el estudio de materiales tales como plásticos, cristales líquidos y materiales formados por varias fases que interaccionan entre ellas (composites).

El desarrollo de la unidad incluye la lectura de documentos referidos a los contenidos abordados. Cada secuencia se inicia con la observación y manipulación de materiales concretos y la explicitación y debate de las ideas generadas sobre las observaciones. Luego se introduce la explicación científica y el uso de modelos y maquetas. Posteriormente se hace una síntesis de la nueva forma de explicar los aprendizajes mediante la elaboración de mapas conceptuales y se finaliza con la aplicación de las nuevas ideas en la interpretación de otras observaciones sobre materiales de su entorno. Sobre los resultados de la investigación los autores puntualizan que:

En la primera secuencia se observa que el modelo de partícula no está elaborado. Los alumnos se sorprenden de la diversidad de respuestas (entre ellas, que se forman nuevas partículas o que las partículas de azúcar son dulces) y se interesan por conocer la explicación científica.

En la lectura de textos históricos sobre discontinuidad de la materia se

decepcionan ante la evidencia de que no se pueden ver los átomos.

La utilización de distintos materiales en la representación con maquetas sobre cómo imaginan la estructura interna de distintos materiales dio buenos resultados.

En las explicaciones de los fenómenos del entorno y la justificación en relación

con el estudio de la materia se propuso la identificación a escala macroscópica, posteriormente en la microscópica y finalmente que construyeran un texto que incluyera las razones que relacionan los dos niveles. La dificultad reside en hacerlo en función del comportamiento y la disposición de las partículas.

Se observaron avances y aparentes retrocesos en los alumnos durante el

desarrollo de la unidad que permitieron que los estudiantes se fueran acostumbrando a pensar a través de modelos.

Fernández-González et al. (2001). Argentina. Es un trabajo basado en el análisis de la utilización de las analogías como recurso didáctico para enseñar contenidos científicos. Entre los ejemplos de analogías que analiza se encuentra el de la estructura de la materia con la actividad dentro de un edificio. El análisis consiste en comparar el mundo microscópico de una porción de materia con la analogía “actividad dentro de un edificio”. La analogía es descrita de la siguiente forma:



Al contemplar un edificio por fuera no observamos nada, no nos percatamos de

todo lo que acontece en el interior (una escuela de danza, una oficina con su habitual actividad, gente que se desplaza por el interior, etc.).

Al observar una porción de materia no podemos, como en el edificio visto por fuera, conocer sus movimientos internos.

La teoría cinético - molecular de la materia sería la que "nos permite ver a través de las paredes del edificio", que es el sistema que estamos considerando. Esta teoría nos dice que los átomos de una sustancia se desplazan, vibran, tienen movimiento de rotación, etc. A la energía asociada con estos movimientos es lo que llamamos Energía Interna.

Esta analogía quedaría representada de la siguiente forma:

Vista macroscópica de la materia Exterior del edificio Mundo microscópico Interior de un edificio Movimientos microscópicos Movimientos dentro del edificio Energía Interna Energía de los movimientos invisibles

desde fuera del edificio Limitaciones de la analogía:

La estructura del edificio de habitaciones y pasillos no la tiene microscópicamente una porción de materia.

La movilidad dentro del edificio está limitada al espacio interior que dejan sus estructuras.

Oliva et al. (2003). España. Esta propuesta se aplicó en una investigación sobre la repercusión del uso de analogías en la asimilación del modelo cinético-molecular de la materia en estudiantes de 3º de ESO (12 años). Es una unidad didáctica dedicada al estudio del modelo cinético-molecular y los estados de la materia. Para evaluar la propuesta se analizan los modelos explicativos finales utilizados por los alumnos al interpretar y predecir fenómenos físicos, en grupo piloto y control. En la tabla 10 se muestran los contenidos a enseñar y las actividades propuestas: Tabla 10. Contenidos y actividades propuestas por Oliva et al. (2003). Fuente: Elaboración propia en base a la propuesta.

Contenidos Analogías

La materia es discontinua, está constituida por pequeñas partículas (moléculas, átomos, iones).

El aspecto macroscópico no es comparable con la estructura interna de la materia.

Establecer comparaciones entre la observación de cerca o de lejos de sistemas discontinuos como un bote de lentejas o una red de pesca.

Constitución de los sólidos, líquidos y gases.

Las distancias intermoleculares y su relación con las interacciones entre las moléculas.

Comparar la disposición de los alumnos en la clase con la estructura de la materia

Representar en un dibujo, con monedas, los estados de agregación de



El movimiento continuo de las partículas que constituyen la materia y su relación con la temperatura

la materia. Representar sistemas materiales

concretos en diferentes estados de agregación, visualizando las moléculas mediante diferentes bolas.

Antes de elaborar una imagen abstracta de la estructura de la materia, representando las moléculas mediante bolas, es preferible conocer cómo se comportan otros sistemas semejantes.

Mecanismos mediante los que se producen los cambios de estado.

Comparar el agua hirviendo con un palomitero haciendo palomitas de maíz y con pelotas sobre una cama elástica.

Representar, mediante bolas en una caja, agua a diferentes temperaturas y los cambios correspondientes.

Representar, mediante el modelo de bolas, sistemas que cambian de estado.

Estructura de las mezclas homogéneas y heterogéneas.

Representar, mediante tuercas, tornillos, cerillas, lentejas..., la estructura de sistemas constituidos por mezclas heterogéneas y homogéneas.

Representar, mediante el modelo de bolas, diferentes sistemas constituidos por mezclas.

Interpretar fenómenos empleando la teoría cinético-molecular.

Ofrecer una panorámica global de los conceptos desarrollados en el tema.

Recordar las actividades realizadas.

Realizar ejercicios de síntesis (tablas y mapas conceptuales).

Como instrumento de evaluación utilizaron el siguiente cuestionario para investigar los modelos activados por los alumnos durante la interpretación y predicción de fenómenos físicos: Diferencias en el espacio intermolecular de un líquido y de un gas.

Ebullición de agua en una olla a presión totalmente repleta: ¿Es posible, en esas condiciones, el paso de todo el líquido al estado de vapor?

Movilidad de las moléculas, concretamente en un gas. El aroma que percibimos de un tarro de colonia: ¿Cuándo te llega antes el olor?: ¿en verano o en invierno?

Diferencias en el espacio intermolecular de un líquido y de un gas.



Dos recipientes iguales: uno lleno de agua líquida y otro de vapor de agua: ¿Por qué el que está lleno de agua pesa más?

Movilidad de las moléculas, concretamente en un gas.

Expansión de un gas: ¿Por qué un gas tiende siempre a ocupar todo el volumen del recipiente que lo contiene?

Diferencias en el espacio intermolecular de un líquido y de un gas.

Se intenta comprimir un poco de agua mediante una jeringa con la salida obstruida: ¿Por qué no es posible comprimir apenas el agua y sí un poco de aire?

Movilidad de las moléculas, concretamente en un gas.

Difusión de un gas desde un recipiente a otro vacío, conectados ambos mediante un tubo: ¿Por qué el gas se reparte entre ambos recipientes?

Sobre los resultados obtenidos con la aplicación de la propuesta, los autores manifiestan que en las ideas de los alumnos que fueron enseñados a través de analogías muestran cierta superioridad en sus avances con respecto al grupo control, principalmente en aquellas ideas que mostraban un mayor nivel de complejidad. El uso de analogías como recurso didáctico, puede facilitar la construcción de ideas asociadas al modelo cinético-molecular, en los alumnos.

Sánchez Blanco y Valcárcel (2003). España. Es una propuesta de modelización para la construcción del concepto de sustancia pura, desde una perspectiva integradora del conocimiento cotidiano con el científico, de tal manera que se integren las descripciones macroscópicas con las interpretaciones submiscrocópicas. Se utilizan cuatro niveles sucesivos de actividades en los que se tiene en cuenta el nivel de profundización en el análisis, respecto al tipo de representación: nivel macroscópico, microscópico (modelo cinético particular) y nivel submicroscópico (modelo atómico molecular). No se refiere en el trabajo resultados de la aplicación.

Nivel 1: Objetos y materiales de uso común. Nivel macroscópico: utilidad, propiedades geométricas (forma, tamaño) y propiedades de materiales (dureza, fragilidad, permeabilidad, etc.)

Nivel 2: Estados de agregación de la materia Nivel macroscópico: propiedades generales (masa, volumen y temperatura), propiedades de estado (volumen y forma propia) y diferencias entre estados (difusión, compresión y dilatación). Nivel microscópico: modelo cinético-particular (partículas, vacío, movimiento, fuerzas de interacción)

Nivel 3: Mezclas y sustancias puras Nivel macroscópico: propiedades específicas (viscosidad, punto de ebullición, solubilidad, dureza, etc.). Nivel microscópico: el modelo cinético-particular. Nivel 4: Sustancias simples y sustancias compuestas Nivel macroscópico: propiedades específicas físicas y químicas y los métodos químicos de separación de sustancias compuestas.



Nivel submicroscópico: el modelo atómico-molecular (átomo, molécula e ión, elemento químico, enlace químico y fuerzas intermoleculares y estructuras multiatómicas)

Caamaño y Maestre (2004). La propuesta muestra un ejemplo de cómo construir un concepto en el aula (concepto de ión), teniendo en cuenta su evolución histórica y las concepciones y dificultades conceptuales de los estudiantes. Se presentan cuatro actividades sin hacer referencia a resultados de aplicación. Las mismas consisten en: o Experimentación: electrólisis del agua. o Interpretación: la conductividad eléctrica de la disolución, la reacción química de

descomposición que tiene lugar y la relación entre la carga eléctrica que circula y la cantidad de elementos que se liberan.

o Realización de pequeñas investigaciones. o Justificación de hipótesis: mediante evidencias experimentales y aplicando

algunas de las preguntas que fueron planteadas y resueltas por químicos del siglo XIX y principios del XX.

Saballs (2004). España. Es una propuesta que se aplica a estudiantes de segundo de ESO (13-14 años), cuyo objetivo es que los alumnos tomen conciencia de la gradación de tamaño entre diferentes entes que van desde el mundo macroscópico al microscópico. Para ello los alumnos hacen dibujos (desde un conjunto de galaxias, globo terráqueo,…….. mano de persona,.…..célula,.……átomo, hasta llegar al núcleo de un átomo). Se incorporan los dibujos de todos los alumnos y se ordenan en forma decreciente. Los resultados de su aplicación muestran que de esta forma los estudiantes pueden observar la gradación de tamaños y se les facilita la fijación en su memoria, a la vez que los profesores de distintas asignaturas pueden aclarar dudas referidas a la adquisición de las diferentes dimensiones por los alumnos. Gómez Crespo (2005). España. Propone la utilización de un software que facilite la integración y diferenciación de teorías macroscópicas y microscópicas y el análisis de dichos cambios. El software permite simular el comportamiento microscópico de la materia y sus consecuencias macroscópicas en diversas situaciones, modificando las condiciones y variables que influyen en el problema. Permite visualizar las consecuencias macroscópicas de las representaciones alternativas más frecuentes y representar las consecuencias microscópicas de una situación macroscópica. La aplicación de la propuesta se realizó con alumnos de 3º de ESO (14-15 años), contando con grupo experimental y control, este último con enseñanza tradicional. El grupo experimental trabajó en el aula de computación teniendo a su disposición los ordenadores para comparar los modelos macroscópicos y microscópicos y poner a prueba sus hipótesis. Para evaluar los resultados de la aplicación se realizaron instancias de pretest, instrucción y postest. En la instrucción en ambos grupos se desarrollaron los mismos contenidos, en los que se explican los principios de la teoría cinético-corpuscular de la materia y sus diferencias con los modelos macroscópicos.



El autor comenta sobre los resultados de la aplicación de la propuesta que el grupo experimental mejora notablemente las respuestas, respecto al grupo control. Comparando el índice de consistencia de las respuestas de pre y postest los resultados muestran un efecto significativo respecto al grupo experimental en sus avances en las representaciones utilizadas en ambas instancias. La utilización de estos modelos favorece a los alumnos que tienen dificultades para representarse los modelos microscópicos de la materia. Beckerman y Galagovsky (2005). Argentina. En esta propuesta se utiliza una serie de analogías para evaluar la comprensión del tema soluciones en estudiantes del 4º año del bachillerato (16 años) de la asignatura Química. Se cotejan las repuestas verbales gráficas de los alumnos, con el objeto de determinar incoherencias entre ellas que evidencien fallas en la comprensión y se analizan las posibles causas de los errores encontrados. La planificación consta de varias actividades: experimental en laboratorio, resolución de cuestionarios escritos con aporte bibliográfico, elaboración de redes conceptuales y actividad con analogías.

1. Actividad experimental: los estudiantes hicieron experiencias con solventes y armaron una tabla en la que constaban: A) los sistemas: 1: etanol en agua, 2: cloruro de sodio en agua, 3: azúcar en agua, 4: tolueno en agua, 5: tolueno en cicloexano, 6: yodo en cloruro de metileno y 7: yodo en agua); B) el tipo de sistema (homogéneo o heterogéneo) y C) polaridad de soluto y de solvente.

2. Cuestionarios escritos: se solicitaron las definiciones de conceptos tales como:

Electronegatividad, Uniones entre átomos (iónica; covalente común y coordinada; metálica; estructuras de Lewis; unión covalente polar y no polar; geometría molecular) y uniones intermoleculares (de London, dipolo-dipolo; dipolo-dipolo inducido; ión-dipolo; puente de hidrógeno).

3. Elaboración de red conceptual: Se elaboró una red conceptual que incluía,

además de los anteriores, los conceptos de ión, carga, átomo, molécula polar, molécula no polar, enlaces polares y enlaces no polares, y los de la Unidad Soluciones: soluto, solvente, concentración, sistemas materiales. Estas actividades se realizaron para repasar los contenidos teóricos, en forma previa a las analogías.

4. Actividad con analogías: se propusieron actividades con consignas sobre las

experiencias con cuatro analogías. Las respuestas fueron individuales, las discusiones fueron en pequeños grupos. Se presentaron las siguientes analogías:

a) Experiencia 1: imanes y ganchitos plásticos que representan sistemas heterogéneos formados por moléculas polares y no polares.

b) Experiencia 2: imanes color blanco y en menor cantidad de color negro que

representan sistema homogéneo con moléculas polares. c) Experiencia 3: igual cantidad de ganchitos plásticos y forrados que

representan sistema homogéneo de moléculas no polares.



d) Experiencia 4: varios imanes, ganchitos forrados y ganchitos plásticos que

representan sistema material de tres componentes (que no había en los sistemas propuestos) pero al imantarse los ganchitos forrados aparece la propiedad de polarizabilidad. La posibilidad de que los ganchitos forrados se polaricen les permite disolverse en fase polar y en no polar, como se mostró en las experiencias 3 y 4. El yodo se disuelve tanto en agua como en cloruro de metileno.

A continuación se presentaron a los alumnos 4 consignas a resolver en las que se solicita que: A) expliquen lo que sucede, B) lo analoguen con los sistemas propuestos, C) lo dibujen a nivel macroscópico y microscópico y D) especifiquen con qué conocimiento científico se corresponde. Los autores concluyen que trabajar con analogías sobre las que cada estudiante debe encontrar las correlaciones entre los componentes de la analogía y los conceptos científicos analogables, muestra cómo puede construir en sus mentes representaciones mentales idiosincrásicas “cerradas”. Oliva y Aragón (2008). España. Es el diseño de una propuesta para ser aplicada en Educación Secundaria Obligatoria, en la que se utilizan cuatro analogías: La unidad militar para el estado sólido, la celebración de una fiesta para el estado líquido, el partido de fútbol para el estado gaseoso y la clase de educación física para el cambio de estado. En la presentación se muestra un ejemplo de cómo debe hacerse el análisis del contenido de la primera analogía, el cual se ha sintetizado en la Tabla 11. Tabla 11. Comparación entre el análogo y el sistema propuesta por Oliva y Aragón (2008). Fuente: Elaboración propia a partir del trabajo citado Análogo

Batallón militar en formación

Sistema

Materia en estado sólido

Componentes Soldados Partículas Propiedades o características de los componentes o del sistema

Todos los batallones militares están formados por soldados

Entre soldado y soldado, en formación, no hay nadie.

Los soldados son personas de tamaño grande.

Los soldados tienen masa y ocupan un espacio.

Todos los soldados de un batallón llevan el mismo uniforme.

Los soldados, sin romper la formación, pueden moverse.

Todos los sólidos están formados por partículas.

Entre las partículas el espacio está vacío.

Las partículas son tan pequeñas que no pueden verse.

Las partículas tienen masa y ocupan un espacio.

Todas las partículas de una sustancia puras son iguales.

Las partículas están en continuo movimiento intrínseco, llamado agitación térmica.

Atributos Los soldados están obligados a permanecer en formación y saludar.

Las partículas establecen interacciones o fuerzas de cohesión con otras.



Relaciones entre los componentes y sus atributos

Los soldados en formación ocupan posiciones fijas y están ordenados en filas.

Los soldados en formación sólo se balancean, no pueden desplazarse ni girar.

La distancia entre soldados es pequeña, aproximadamente igual a su anchura.

La distancia entre soldado y soldado en formación es igual.

En los sólidos las partículas ocupan posiciones fijas y están ordenadas.

El movimiento en los sólidos es sólo de vibración, no se trasladan ni rotan.

La distancia entre partículas es muy pequeña, aproximadamente igual su tamaño.

La distancia entre partículas en el sólido es igual.

Nexos La obligación de los soldados de permanecer en formación es muy grande.

Las fuerzas de cohesión entre las partículas en los sólidos son fuertes.

Limitaciones

Al contrario que las partículas de una sustancia pura, los soldados de un batallón no son iguales ni tienen la misma masa y volumen.

Entre los soldados existe aire; la ausencia de soldados representa el vacío.

Aunque puedan oscilar, los soldados deben estar quietos; el sistema no representa el movimiento continuo de las partículas.

En el batallón no existe un efecto similar al de la temperatura sobre el movimiento de las partículas; aunque, el cansancio podría tener efecto sobre el movimiento y relacionarse con la temperatura.

Al contrario que las partículas de una sustancia pura, que están distribuidas en tres dimensiones, los soldados en formación se distribuyen en dos dimensiones.

Giudice y Galagovsky (2008). Argentina. El objetivo de la investigación es determinar si la capacidad de modelización de estudiantes de 16 años, de escuela secundaria, depende de la existencia o no de explicación previa por parte del docente. Al grupo A, se aplicó la secuencia didáctica sin haber brindado información teórica previa sobre el Modelo Corpuscular de la Materia (MCM) y al grupo B se les explicó el MCM en forma tradicional, utilizando una figura como recurso didáctico gráfico, previamente a la realización de las actividades. Para lograr el objetivo se diseñó una propuesta de enseñanza sobre la naturaleza discontinua de la materia y la aplicaron en el grupo prueba. Determinaron la necesidad de discriminar el concepto de modelo mental en expertos y novatos. La propuesta se basa en la presentación y análisis de dos experiencias. Los objetivos que se proponen son: A) que los estudiantes tomen conciencia sobre los conceptos involucrados en las experiencias, los que pertenecen a la explicación teórica sobre el MCM (temperatura, partículas, distancia interpartículas, movimiento, fuerzas interpartículas, tiempo de calentamiento, etc.); B) evaluar la capacidad de los estudiantes para generar explicaciones verbales y gráficas acerca de una posible interpretación modelada de dichas experiencias, sin haber recibido información científica previa sobre las mismas y C) evaluar la capacidad de los estudiantes de generar analogías no visuales sobre sus explicaciones. La propuesta consta de cuatro actividades.



Las actividades 1, 2 y 3 consisten en la realización de experiencias de laboratorio sobre la sublimación del iodo y sobre el pasaje por los tres estados de agregación del agua. En cada una de ellas los alumnos deben dibujar lo visto y responder las preguntas: “¿Qué cambios de estados ves?” y “¿Qué crees que pasó adentro?”. En la actividad 4 se solicita que escriban cómo le explicarían a un “amigo ciego” qué ocurrió dentro de los sistemas presentados, en cada momento de las respectivas experiencias. Esta actividad se plantea para que los estudiantes tengan que crear analogías no visuales y explicar con palabras lo que dibujaron. Los autores manifiestan que el análisis de las respuestas les permite concluir que no hubo diferencias entre los grupos para: a) Reconocer que la materia es discontinua y está formada por partículas, aunque

parezca un sólido macizo; b) Establecer que la separación de las partículas varía según el estado de agregación; c) Reconocer que la “temperatura” de esa materia está involucrada en sus cambios de

estado. Las diferencias principales se encontraron en los siguientes aspectos: a) La noción de secuencia temporal de acontecimientos surgió principalmente en el

grupo A, tanto en las respuestas verbales como en los dibujos secuenciados. Por el contrario, una proporción muy baja de integrantes del grupo B hizo mención al concepto de temporalidad de acontecimientos.

b) Las fuerzas interpartículas y la energía cinética, expresadas con estas palabras, surgieron en mayor proporción en las explicaciones verbales del grupo B, con formatos de repetición de frases presentes en la explicación del MCM recibida previamente. En el grupo A, en cambio, aparecen ideas sobre estos conceptos que luego se confirman en las analogías dadas al “amigo ciego”, pero que no aparecen con el vocabulario preciso. Estos estudiantes han evidenciado en sus escritos la construcción mental de estos conceptos.

c) El movimiento de las partículas apareció más en los dibujos del grupo A. Notoriamente los estudiantes de este grupo utilizaron diversos códigos gráficos para referirse a dicho movimiento, mientras que muy pocos estudiantes del grupo B agregaron este tipo de códigos a sus explicaciones. Los estudiantes del grupo B mostraron tanto en sus explicaciones verbales como en sus dibujos una tendencia fuerte a repetir lo aprendido.

Galagovsky, Di Giácomo y Castelo (2009). En este trabajo se analizan las explicaciones verbales y gráficas confeccionadas por docentes para explicar fenómenos de solubilidad, inmiscibilidad y formación de una emulsión. La recogida de datos se hace mediante la aplicación de una propuesta de actividades sobre el modelo de fuerzas intermoleculares (MFI), en un taller con docentes de química que enseñan este contenido en diferentes niveles educativos. El análisis permite considerar la complejidad de los lenguajes expertos como fuente de obstáculos epistemológicos en la comunicación entre docentes y estudiantes. El objetivo de la propuesta se basa en que sería posible enseñar el MFI tratando de explicar qué sucedería submicroscópicamente al observar comparativamente tres fenómenos macroscópicos: la solubilidad del agua y el etanol, la insolubilidad del agua



y el aceite y la solubilidad parcial y emulsificación de la mezcla agua, etanol, aceite. Las actividades que deben realizar en cada fenómeno son:

a) Realizar los experimentos. b) Aportar una explicación desde la perspectiva de un estudiante no experto en

química, a nivel submicroscópico, de cada experiencia, utilizando descripciones verbales escritas y dibujos explicativos.

c) Discutir las respuestas individuales en pequeños grupos y preparar un panel con dibujos y explicaciones verbales, para luego informar al grupo clase.

Las investigaciones y trabajos de diferentes autores que se han seleccionado muestran coincidencia en las ideas previas de los alumnos con respecto al modelo de materia. Éstas se manifiestan tanto en estudiantes de nivel secundario como universitario, aunque más próximas al conocimiento científico en los últimos. También ha quedado en evidencia que tales ideas evolucionan, pudiéndose determinar distintos niveles explicativos. Respecto a las propuestas de enseñanza sobre el modelo corpuscular de la materia y, en algunos casos el modelo atómico molecular, generalmente se recurre a estrategias que puedan acercar a los estudiantes a la concepción científica de materia utilizando medios que parten del mundo conocido por ellos, de lo cotidiano o de fenómenos observables. Con este objetivo se hace uso de analogías, construcción de modelos, manipulación y observación de objetos, experimentación y utilización de software. Estos recursos son empleados partiendo del plano de lo concreto para llegar a hacer abstracciones y poder construir el modelo de materia. 2.3 SÍNTESIS DEL CAPÍTULO

En lo que antecede, se ha podido apreciar que el nuevo concepto de competencia que caracteriza a los diseños curriculares del siglo XXI, tanto universitarios como no universitarios, puede estar respondiendo a la constatación de un fracaso de la enseñanza tradicional fundamentada en la transmisión de saberes. Concretamente, en la enseñanza de las ciencias, se demuestra una insatisfacción profunda que se manifiesta en un bajo rendimiento en la utilización y transferencia del conocimiento, en unos bajos intereses y actitudes hacia las ciencias y en unas limitadas demandas de los estudios universitarios científicos. Para paliar esta situación, una de las competencias incluidas en los nuevos currículos es precisamente la competencia científica.

A pesar del carácter polisémico del concepto de competencia, hay elementos comunes en las definiciones que permiten concluir que una competencia es un “conocimiento en acción”, o la “ejecución consciente de algo”, o el conocimiento con la suficiente carga procedimental para actuar, el que se despliega ante un problema en contextos prácticos y ofrece resultados. No se refiere tanto al conocimiento que se dice tener o el que no ofrece respuestas, sino al que se puede poner de manifiesto porque se es poseedor de unos conocimientos significativos de tipo cognoscitivo, afectivo y psicomotor. Si bien se sabe muy poco acerca de cómo se aprenden las competencias científicas, se sabe bastante acerca de cómo se aprenden significativamente los conocimientos conceptuales, actitudinales y procedimentales que las estructuran. De la misma forma, si bien se sabe muy poco acerca de cuáles son los conocimientos previos necesarios



para enseñar competencias científicas, se sabe bastante acerca de cuáles son los conocimientos previos necesarios para enseñar significativamente los contenidos asociados para que sean transferibles a nuevas situaciones. Concretamente, refiriéndonos a la competencia científica identificada en PISA como “Explicar fenómenos científicamente relacionados con la estructura de la materia (modelos de partículas)”, hay suficientes investigaciones relacionadas con los conocimientos previos en esta área. En algunas de estas investigaciones, además, se diferencian las respuestas significativas de las memorísticas. Las primeras fueron utilizadas para identificar los niveles de esquemas explicativos utilizados por los estudiantes en el alcance de esta competencia. En esta investigación, se realizará una asociación de estos niveles explicativos con los niveles competenciales. La Naturaleza Corpuscular de la Materia (NCM) o Modelo Corpuscular de la Materia (MCM) es un contenido ampliamente extendido en los currículos de los niveles obligatorios de la enseñanza por su carácter básico y potencialidad para (i) explicar una amplia gama de procesos físicos, (ii) iniciarse en el ámbito de la química y (iii) trabajar con modelos y analogías, aprendiendo sobre ciencia. Posiblemente sea esta versatilidad la que haya generado una amplia investigación en didáctica de las ciencias, ya sea indagando sobre las formas de razonar de los estudiantes –espontáneas o inducidas-, o analizando el impacto que generan las propuestas de enseñanza sobre el aprendizaje de los estudiantes. La importancia de este contenido junto a la amplia investigación forjada en torno a su enseñanza, genera, conjuntamente con las relaciones establecidas entre competencia y esquema explicativo, o entre nivel competencial y nivel de esquema explicativo, el entorno favorable que se requiere para afrontar el reto que supone en estos momentos, la investigación sobre el aprendizaje de competencias científicas. Para una síntesis más precisa de nuestros planteamientos teóricos, se exponen los siguientes puntos a continuación: 1. Aprender significa modificar esquemas de conocimiento. Estos pueden ser específicos (relacionados con la materia de estudio) y generales (operatorios, sentimentales y metacognitivos). Todos tienen capacidad de transformación, pero el aprendizaje es tanto más significativo y transferible cuanto mayor sea la intervención de los esquemas generales. 2. En el aprendizaje, conviene distinguir entre memorizar (se incorpora una información sin asimilar ni acomodar los esquemas), comprender (se asimila, pero no se acomoda) e integrar (se asimila y se acomodan los esquemas). Únicamente la integración implica verdadera construcción de esquemas de conocimiento. 3. Es posible que exista un continuo entre estas formas de incorporar una información externa. En este continuo juegan un papel muy importante las experiencias de aprendizaje y los conflictos cognitivos que se favorezcan mediante las mismas. 4. En los extremos del continuo al que se hace referencia en el apartado anterior, situaríamos el aprendizaje de contenidos específicos y el aprendizaje de competencias (entendidas como conocimiento transferible a nuevas situaciones). El primero está



asociado a la simple incorporación de información (memorización) y el segundo a la asimilación-acomodación de las estructuras cognoscitivas (integración). (Ver Figura 20)

AAPPRREENNDDIIZZAAJJEE

Memorización Comprensión Integración

Sin asimilación ni acomodación

Asimilación sin acomodación

Asimilación y acomodación


DDEE CCOONNTTEENNIIDDOOSS

EESSPPEECCÍÍFFIICCOOSS


DDEE CCOOMMPPEETTEENNCCIIAASS

CCIIEENNTTÍÍFFIICCAASS

Figura 20. El aprendizaje como un continuo entre contenidos específicos y competencias científicas

Admitido lo anterior, metodológicamente tenemos que encontrar el mecanismo que permita discriminar entre respuestas memorísticas y respuestas significativas del estudiante, entendidas estas últimas en términos operativos como las que poseen las propiedades de repetición, generalización y adaptación. Las respuestas memorísticas serán la fuente de datos que sirva para evaluar el aprendizaje de contenidos específicos, mientras que las significativas lo serán del aprendizaje de competencias científicas.


CAPÍTULO

DISEÑO DE LA

INVESTIGACIÓN

Capítulo 3: Diseño de la Investigación


3.1 INTRODUCCIÓN: PRESUPUESTOS METODOLÓGICOS

Dado que en esta investigación se pretende indagar el proceso de construcción del conocimiento de los alumnos sobre el modelo corpuscular de la materia es que se cree necesario hacer referencia a los tres planos de trabajo en que se ubican los datos y los procedimientos utilizados para alcanzar el aprendizaje (Benarroch, 1998b). En el esquema de la Figura 21 se han representado dichos planos con los procedimientos que implica cada uno de ellos.

Figura 21. Delimitación de los planos de trabajo del conocimiento del alumno. (Elaboración propia en base a Benarroch, 1998b) El primer plano se refiere a las interacciones del alumno con las actividades que se le plantean para la recogida de datos, por lo tanto, puede observarse y manipularse. El segundo plano comprende las reacciones del estudiante ante las tareas planteadas en el primer plano. Éste también es observable y posee cierto grado de manipulación ya que tales reacciones están referidas a las cuestiones del plano anterior que sí se pueden controlar, pero si se intenta mantener el principio de minimizar la sugestión o inducción desde el primer plano puede afirmarse que es menos manipulable. El tercer plano incluye la representación teórica que el alumno construye como resultado de la actividad mental que realiza para resolver las situaciones planteadas en el primer plano, en consecuencia es inobservable y por lo tanto no se puede manipular.

TERCER PLANO

Inobservable

SEGUNDO PLANO

Observable. Menos

manipulable que el 1º plano

PRIMER PLANO

Observable y manipulable

Representación teórica de la actividad mental del

sujeto para resolver el

problema del 1º plano

Reacciones del sujeto ante

problemas y cuestiones

planteadas en el 1º plano

Interacciones del sujeto con

tareas, cuestiones,

informaciones y situaciones



El problema metodológico derivado de este planteamiento es que, cuando se disponen de las reacciones del sujeto ante las cuestiones y problemas que se le plantean en el primer plano, no podemos asegurar a priori cuáles son significativas y cuáles no. En efecto, las relaciones entre el primero y el segundo plano no son siempre uniformes. En el esquema de la Figura 22 se representan diferentes alternativas de respuestas del estudiante frente a las situaciones que se le plantean. Figura 22. Posibles respuestas de los estudiantes ante una situación problema. (Elaboración propia en base a Benarroch, 1998b. Explicación en el texto) Como puede verse en la figura, ante una situación problemática, podría ocurrir que el estudiante:

a) Posea cierto conocimiento (esquemas cognoscitivos) que le permitieran responder dando soluciones satisfactorias o al menos coherentes con dichos esquemas o que tales soluciones, aunque no sean correctas o en la dirección

Situación problemática

Poseer esquemas

cognoscitivos

EL ESTUDIANTE PUEDE

No poseer un mínimo

conocimiento

Actividad de los

esquemas perturbada

Da soluciones incorrectas pero

coherentes

Bloqueo. No alcanza las respuestas

Da soluciones incoherentes

Da soluciones correctas y

coherentes

Con su apreciación

del

fenómeno

Da una respuesta de compromiso, creada in situ por analogía, inventada…

Admite su incapacidad para dar una

respuesta

a) a) b) c)



acertada, sean coherentes con su apreciación sobre el sector fenomenológico de la realidad incluido en la situación problemática.

b) Que, aunque tenga el conocimiento necesario para alcanzar alguna de las dos opciones de a), la actividad de los esquemas correspondientes fuera perturbada y no alcanzara tales respuestas.

c) No posea un mínimo conocimiento que le permita dar una solución coherente a la situación problemática planteada. En este caso podría admitirlo o dar una respuesta de compromiso al azar.

Lo deseable sería encontrar respuestas del tipo a), pues son las que mejor reflejan el conocimiento del alumno sobre la situación planteada, pero evidentemente no siempre se obtienen respuestas de este tipo. Por este motivo es necesario elegir una metodología que discrimine bien los tres tipos de respuestas para no caer en errores de apreciación. Establecer el valor de las respuestas de tipo b) y c) es más complejo teniendo en cuenta que el alumno puede no haber tenido la oportunidad de activar sus esquemas relacionados con el tema porque la situación problemática no se lo ha demandado. Esta demanda se relaciona con el modo en que se plantea la tarea, el grado de dificultad de la misma (demasiado alto o muy elemental) o por la elección de la fenomenología asociada al contenido. El propósito prioritario de esta metodología de investigación es maximizar la proporción de respuestas significativas para intentar alcanzar sus niveles explicativos. Es por ello que se debe tener excesivo cuidado al plantear el primer plano (observable y manipulable por el investigador) donde se dan las interacciones del sujeto con las tareas, las informaciones y las situaciones. Respecto a este plano se explicitan algunos presupuestos metodológicos derivados del marco teórico de esta investigación:

a) Los esquemas de conocimiento no pueden obtenerse de manera directa. El conocimiento del alumno es inobservable y, en consecuencia se debe recurrir a un proceso de aproximaciones sucesivas (respuestas del sujeto, formas explicativas, esquemas explicativos…) para obtener un reflejo de sus esquemas de conocimiento. Esto es, no es posible elaborar un cuestionario que proporcione la categoría de definitivo.

b) Los alumnos deben tener algún conocimiento sobre las situaciones físicas planteadas. Si así no fuese se podrían obtener respuestas no significativas (de compromiso, elaboradas in situ por analogías…) dejando la duda de la posibilidad de otro tipo de respuesta ante otro diseño.

c) Las posibles reacciones de los sujetos ante perturbaciones exteriores son una medida del potencial de los esquemas activados (grado de madurez y desarrollo de los mismos). En consecuencia, es necesario utilizar una dinámica de conflictos cognoscitivos o contrapruebas que brinden la posibilidad de comparar sus predicciones con los resultados empíricos y realizar modificaciones sobre sus posiciones iniciales.

d) Los esquemas cognoscitivos del sujeto aportan significados diferentes a los distintos tipos de significantes, ya que éstos no los poseen por sí mismos. Por lo tanto, las situaciones planteadas deben diseñarse para que se hagan intervenir procedimientos que activen sus supuestos esquemas, tales como manifestar incoherencia entre juicios verbales o icónicos emitidos en diversos momentos, operar con los datos, establecer relaciones entre ellos, hacer inferencias, dar explicaciones, pedir anticipaciones, etc. De esta manera se podría alcanzar el



significado y no limitarse a conocer los significantes, estos últimos pueden manifestar una evolución pobre comparada con la del significado que está enriqueciéndose continuamente.

3.2 HIPÓTESIS DE TRABAJO

Las hipótesis que deberán ser contrastadas en esta investigación están íntimamente relacionadas con los objetivos que se plantearan al principio de la investigación, pero están expresados en un plano empírico operativo. Las mismas se han agrupado en cuatro tipos: 1. Relacionadas con la metodología de investigación. 2. Fundamentadas en las investigaciones sobre la NCM. 3. Fundamentadas en el modelo cognoscitivo propuesto. 4. Fundamentadas en un modelo de adquisición de competencias.

3.2.1 Hipótesis relacionadas con los niveles explicativos y su eventual

identificación

En este conjunto de hipótesis nos planteamos la posibilidad de utilizar la metodología seguida en Benarroch (1998b) para identificar los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años y de los universitarios antes y después de la intervención didáctica. Son las siguientes: H.1. Es posible identificar los niveles explicativos previos de los estudiantes de 12-13

años mediante la aplicación de una estrategia metodológica que implique a) la

aplicación de un cuestionario validado en investigaciones previas; b) la elaboración de

módulos categoriales a partir de las respuestas de los estudiantes y c) la aplicación de

un análisis estadístico multivariable. H.2. Es posible identificar los niveles explicativos previos de los estudiantes

universitarios mediante la aplicación de una estrategia metodológica que implique a)

la aplicación de un cuestionario validado en investigaciones previas; b) la elaboración

de módulos categoriales a partir de las respuestas de los estudiantes y c) la aplicación

de un análisis estadístico multivariable.

H.3. Tras una intervención didáctica relacionada con la NCM, es posible identificar los

niveles explicativos posteriores de los estudiantes de 12-13 años mediante la

aplicación de una estrategia metodológica que implique a) la aplicación del mismo

cuestionario utilizado en H.1 y H.2.; b) la elaboración de módulos categoriales a partir

de las respuestas de los estudiantes y c) la aplicación de un análisis estadístico

multivariable.


niveles explicativos posteriores de los estudiantes universitarios mediante la






multivariable.

3.2.2 Hipótesis relacionadas con la evaluación del aprendizaje

En el aprendizaje, conviene distinguir entre integrar (asimilar y acomodar), comprender (asimilar sin acomodar) y memorizar (sin asimilar ni acomodar). Pasar de comprender a integrar requiere la implicación afectiva del estudiante para insistir de forma reiterada sobre la información externa, superando las resistencias que ello implica. Desde una perspectiva constructivista, por coherencia teórica, deberíamos limitar el término de aprender a integrar, pues es la única forma de adquisición que implica realmente construcción cognitiva. Sin embargo, en términos cotidianos, aprender es cualquier forma de adquisición de conocimiento e incluye la memorización, comprensión e integración. Así también en términos cotidianos, el aprendizaje puede ser más o menos significativo, lo que puede verse como un continuo desde la memorización hasta la integración, pasando por la comprensión. Nuestro objetivo será distinguir entre el aprendizaje realmente significativo (integrado en los esquemas de conocimiento) del que puede haberse adquirido por otras vías (memorización o comprensión), aunque las hipótesis las planteamos de forma abierta para cubrir todas las posibilidades de adquisición de conocimiento. Estas son: H.5. La comparación de los resultados posteriores y anteriores a la intervención

didáctica de los estudiantes de 12-13 años nos permite obtener información sobre el

aprendizaje de estos estudiantes durante la misma.

H.6. La comparación de los resultados posteriores y anteriores a la intervención

didáctica de los universitarios nos permite obtener información sobre el aprendizaje de

estos estudiantes durante la misma.

H.7. Los resultados posteriores y anteriores a la intervención didáctica de los

estudiantes de 12-13 años y de los universitarios nos permite obtener información

comparativa sobre el aprendizaje de ambos grupos de estudiantes.

3.2.3 Hipótesis relacionadas con el aprendizaje de contenidos y competencias

H.8. Aprender competencias es más difícil que aprender contenidos específicos. Esta hipótesis ha sido planteada en términos más operativos que la hipótesis 10, para controlar los presupuestos teóricos que hay detrás de las mismas. En esta, el único presupuesto teórico es que el aprendizaje de competencias implica construcción de niveles explicativos, mientras que el aprendizaje de contenidos implica progreso pero no construcción de las estructuras cognoscitivas. No implica la discriminación de esquemas y por tanto ningún modelo cognoscitivo asociado, a diferencia de la hipótesis 10.



3.2.4 Hipótesis fundamentadas en el modelo cognoscitivo propuesto

H.9. Los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años y de los universitarios

son diferentes porque los primeros tienen barreras y limitaciones de índole general

operatoria que no poseen los últimos.

H.10. Es posible explicar las diferencias entre aprendizaje de competencias frente al

aprendizaje de contenidos específicos utilizando como modelo cognoscitivo una

estructura jerarquizada de esquemas de conocimiento.

3.3 METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

Con esta investigación se pretende obtener información sobre la situación de los alumnos respecto a sus niveles explicativos y a las competencias que utilizan ante las situaciones planteadas, como así también interpretar la información en función del modelo cognitivo, interrelacionando coherentemente los esquemas de conocimiento específicos del estudiante y los esquemas operacionales. Es por ello que este trabajo exige una metodología con grandes exigencias en la toma y categorización de los datos. En esta investigación se trabajó con dos grupos de alumnos que constituían un total de sesenta y un estudiantes. La recogida de información para cada grupo se hizo en tres instancias (aplicación de un cuestionario para la determinación de los niveles explicativos previos, aplicación de una estrategia didáctica y aplicación de un cuestionario para la determinación de los niveles explicativos posteriores), es decir, seis instancias en total, teniendo en cuenta que son dos grupos de alumnos. En cada una de ellas se plantearon tres tareas, constituidas por un conjunto de actividades en las que se incluyen, entre otras, debates y puesta en común con participación de pares y del docente, y realización de trabajo experimental, individual y grupal. La diversidad de actividades implementadas en la recogida de datos y la cantidad de alumnos determinó que la recogida de información quedara explicitada en pruebas escritas individuales.

3.3.1 Participantes

En la selección se tuvo en cuenta que las muestras implicaran los dos rangos de edades (niveles de enseñanza diferente) y de niveles evolutivos y que además fuesen lo suficientemente numerosas como para proporcionar variedad de respuestas sobre la fenomenología elegida. Con el objeto de minimizar las múltiples interferencias que se dan en nuestra realidad estudiantil se eligieron los grupos de alumnos con particularidades socioeconómicas lo más próximas posibles y que además tuvieran las características estandarizadas en el contexto general de la población estudiantil. Teniendo en cuenta estos requisitos, los centros educativos seleccionados fueron la Escuela Francisco Laprida (alumnos de 12-13 años) y la Universidad Nacional de San Juan. Ambos son estatales, gratuitos, se encuentra en la capital de la provincia y a ellos asisten alumnos de diversa condición social y económica.



El grupo de estudiantes de secundario (GE) es de treinta y un alumnos que asisten a Primer Año de Nivel Secundario. Integran este grupo estudiantes de ambos sexos, con edades que oscilan entre 12 y 13 años, salvo un alumno de 15 años. La muestra de estudiantes universitarios (GU) está constituida por treinta alumnos que iniciaban el Primer Año de las carreras Profesorado en Química y Profesorado en Física, quienes en este año de la carrera tienen cursado común de asignaturas. Los integrantes son de ambos sexos y sus edades están comprendidas, en general, entre 17 y 23 años, aunque tres alumnos superan este rango (27, 28 y 32 años).

3.3.2 Instrumento de recogida de datos

Se seleccionó una prueba con tareas significativas y fiables para la determinación de los niveles explicativos de los estudiantes. La misma consta de tres tareas, tomadas de las cinco diseñadas por Benarroch (1998b), para alumnos de distintos niveles de edades y de estados cognoscitivos y por ello algunas podrían ser significativas para unos de ellos y no para otros. Este hecho es de interés relevante para esta investigación y la exigencia del criterio de significación planteado se alcanza sólo después del tratamiento de los resultados obtenidos. El cuestionario se muestra completo con el permiso de su autora en el Anexo 1. Para conseguir respuestas que reflejen el conocimiento de los alumnos, se deben utilizar preguntas o problemas que, según la bibliografía sobre el tema, han resultado ser válidos para activar los esquemas de conocimiento de los estudiantes. En este sentido diferentes estudios empíricos y en particular los que se refieren a la NCM, mencionados en el marco teórico, confirman que las respuestas del sujeto son fuertemente dependientes de las tareas y situaciones particulares a las que se enfrenta. A su vez, cuando más regularidades se encuentren entre las respuestas respecto a distintos fenómenos y situaciones físicas, se va eliminando la influencia de la tarea y se puede ir aproximando a la estructura cognoscitiva del sujeto (Benarroch, 1998b). El diseño de las tareas que se proponen a los alumnos debe brindar la posibilidad de determinar los factores que intervienen en ellas, tanto respecto a las variables como a los aspectos perceptivos de la situación y a los objetos que la integran. Estas tareas son diseñadas con el objeto de poner en evidencia los esquemas explicativos que los alumnos son capaces de desarrollar, mediante el análisis de las respuestas que presentan la característica de repetición, generalización y diferenciación. Además, se debe tener en cuenta que la tarea sea significativa, es decir, que en sus respuestas se aprecien elementos novedosos, distorsiones o ausencias notables con respecto a los datos perceptivos que se le presentan en la situación (Marín, 1994b; Benarroch, 1998b). Teniendo en cuenta este criterio se trata de eliminar aquellas respuestas que no dan indicios suficientes de los esquemas cognoscitivos ya que sólo son producto de transcripciones de los enunciados, respuestas de compromiso, etc. Según lo expresa Benarroch (1998b), en el diseño de las preguntas del cuestionario se tuvo en cuenta:



a) Situaciones físicas involucradas en las tareas

Se han considerado los estudios sobre “atomismo” realizados por Piaget (Piaget e Inhelder, 1969) en los que se comprobara que el desarrollo de las nociones atomísticas es paralelo al desarrollo de las nociones sobre conservación; que la “atribución” de composiciones aditivas es precoz si el material en transformación tiene una característica granular y más tardía si su aspecto es continuo y que la “atribución” de composiciones aditivas es precoz si el material en la transformación tiene posibilidades de manipulación temprana por los niños (sólidos y líquidos) y más tardía si dicha posibilidad de manipulación está limitada (gases). Es por ello que se dedujo que las nociones corpusculares se alcanzarían en primer lugar para sólidos con apariencia granular, a continuación para sólidos y líquidos con apariencia continua y finalmente para gases. Esta evolución podría ser favorecida por la actividad experimental y por los datos que se obtienen en cada tarea.

b) Contrapruebas o perturbaciones diseñadas

Según la teoría general de la equilibración estudiada por Piaget, las perturbaciones o contrapruebas provocan en el sujeto respuestas adaptativas o no adaptativas. Las primeras conducen a tres tipos de conductas que se manifiestan mediante la rigidez del esquema asimilador (alfa), adaptación del esquema asimilador (beta) o que la perturbación no sea tal, por anticipación del esquema asimilador a las transformaciones del sistema (gamma). Se ha considerado que las respuestas posteriores a la contraprueba dan una información más cercana y significativa de la cognición del sujeto que las anteriores, debido a que dan un panorama más procesual y dinámico, pues evalúan el grado de madurez de sus esquemas de conocimiento. Por ello es que se introdujeron tres contrapruebas: Agregado de soluto coloreado al agua produciendo una solución incolora (Tarea1), comprobación empírica de la conservación del peso luego que se produce la disminución de volumen en la solución de agua y alcohol (Tarea 2) y observación experimental de la gran compresibilidad del aire frente a la del agua en una jeringa (Tarea 3). Sintetizando, a riesgo de ser reiterativos, las contrapruebas introducidas fueron:

Tarea 1: Agregado de pequeña cantidad de soluto coloreado al agua produciendo una solución aparentemente incolora.

Tarea 2: Comprobación empírica de la conservación del peso luego que se produce la disminución de volumen en la solución de agua y alcohol.

Tarea 3: Comprobación empírica de la gran compresibilidad del aire frente a la del agua en una jeringa.

c) Variabilidad de elementos perceptivos

La percepción de ciertos elementos del sistema en transformación juega un papel importante en las respuestas del sujeto tanto desde la teoría piagetiana como del MCM. En esta investigación se ha puesto de manifiesto en cada tarea la variabilidad exclusiva de elementos perceptivos mediante los siguientes dualismos y efectos en las tareas: soluto granular / soluto continuo (colorante en polvo - colorante líquido) en la Tarea 1; alcohol y agua incoloros / alcohol y agua coloreados, en la Tarea 2 y gas incoloro / gas



coloreado en la Tarea 3. A modo de síntesis, la estrategia de variación contextual de variables irrelevantes del estudio, implicó la introducción de los siguientes dualismos y efectos:

Tarea 1: Tras la disolución de un soluto granular (colorante en polvo), se realiza la de un soluto continuo (colorante líquido).

Tarea 2: Tras la mezcla del alcohol y del agua, se realiza la del alcohol y agua coloreados.

Tarea 3: Tras la experimentación del aire (gas incoloro), se “juega” con un gas coloreado, el dióxido de nitrógeno, introducido en una jeringa.

3.3.3 Diseño de enseñanza

a) Consideraciones teóricas sobre propuestas en dominios específicos

Cuando se organizan los contenidos a enseñar es necesario tener en cuenta el concepto de «continuidad» con respecto a la progresión y a la secuenciación de los mismos para que respondan a una planificación cuidadosa y adecuada, de tal modo que las ideas de los alumnos puedan progresar en la medida en que es deseable. La noción de continuidad aporta criterios para estructurar las ideas y las experiencias que se presentan a los alumnos, garantizando un aprendizaje donde no se presenten saltos o lagunas (Prieto-Ruiz, Blanco-López y Brero-Peinado, 2002). En opinión de Millar, Gott, Lubben y Duggan (1993), en cualquier tarea de secuenciación de contenidos siempre están presentes, implícita o explícitamente, algunas ideas sobre cómo progresan los alumnos en su aprendizaje. Y precisamente atendiendo a la progresión y a la continuidad en la secuenciación de contenidos de la tarea es necesario ayudarlos a cubrir pequeñas etapas que les conduzcan a la adquisición de nuevas ideas. Al hablar de progresión en el aprendizaje se está haciendo referencia a lo que ocurre en las mentes de los estudiantes, es decir, a las sucesivas etapas en el desarrollo de sus estructuras cognitivas y en la superación de determinados obstáculos o dificultades en el aprendizaje por los que pasan en la evolución de sus ideas. Estas ideas progresan apoyadas en la capacidad operativa del pensamiento de los alumnos, pasando sucesivamente por etapas definidas y por la evolución de los modelos del mundo y de la realidad que ellos construyen. Prieto, Blanco y Brero (op cit) mencionan que en el aprendizaje sobre la naturaleza de la materia, “los estudiantes se mueven a partir de una

visión primitiva, en la cual las cosas materiales pueden aparecer y desaparecer … y la

superación de este modelo no resulta, ni mucho menos, un cambio trivial para ellos” (p. 7), afirmación que dejaría en evidencia las dificultades en la interpretación de los fenómenos utilizando este modelo de materia. El progreso de los alumnos no sólo se limita a su comprensión conceptual, sino que también se aplica al concepto de desarrollo de sus habilidades intelectuales, a la adquisición de competencias, a su capacidad para investigar o a su comprensión de la naturaleza de la ciencia, entre otros aspectos. Antes de llegar al estadio del pensamiento formal el desarrollo del pensamiento lógico del niño atraviesa por etapas. Cuando se halla en el estadio del pensamiento concreto es



incapaz de transferir automáticamente las competencias que ha adquirido en un campo a otro campo de aplicación y en el estadio de las operaciones formales las competencias debieran de ser, en principio, independientes del ámbito en el que se han adquirido. En la práctica se observa que no siempre ocurre de esta manera ya que lo que se ha adquirido en un contexto suele no transferirse automáticamente a otros. En opinión de Limón y Carretero (2007) cuando los individuos dominan gran parte de todas las habilidades cognitivas de las que disponen para resolver las diferentes tareas que se presentan a lo largo de su vida, han alcanzado el dominio de los esquemas operacionales formales. Según la teoría piagetiana, el estadio evolutivo que correspondería a las operaciones formales supone el despliegue de una serie de habilidades muy importantes para el aprendizaje de los contenidos escolares, tales como la adquisición del pensamiento hipotético-deductivo. Estos autores destacan la importancia del desarrollo de las habilidades de pensamiento y entre ellas señalan cuatro tipos: habilidades de razonamiento, habilidades de solución de problemas, estrategias de aprendizaje y habilidades metacognitivas, comentando que las habilidades metacognitivas serían las de más alto nivel cognitivo y, en general, las más difíciles de adquirir, pero quizá las más fáciles de transferir de un dominio a otro. Monereo (2007) define las estrategias metacognitivas como un conjunto de mecanismos de autorregulación que el estudiante emplea activamente para planificar su actividad, monitorizar su acción a partir de los resultados intermedios que va obteniendo y revisar

y evaluar la efectividad de las operaciones realizadas. En cierto modo se trataría de una transferencia del control que generalmente tiene el profesor sobre cuáles son los mejores procedimientos que pueden utilizarse para aprender un contenido y sobre las condiciones en que está indicada su utilización. La meta del desarrollo de todas estas habilidades sería lograr que el alumno aprenda cómo piensa y de qué manera puede mejorar y sacar el mejor rendimiento de sus habilidades intelectuales. Las habilidades de pensamiento suponen un avance importante frente a las habilidades generales propuestas por Piaget, puesto que las amplía y destaca las habilidades metacognitivas, lo que supone un nivel mayor de desarrollo cognitivo. Este tipo de habilidades podría alcanzarse en contextos que permitan ligarlas al conocimiento específico y en diferentes dominios de conocimiento. La dimensión activa de la metacognición se manifiesta en el uso de estrategias, siendo la autoevaluación una de ellas. La autoevaluación, como valoración del grado actual de comprensión de un tema, se continúa con el autocuestionamiento para comprobar en qué medida se domina el mismo y con el reconocimiento de las probables dificultades con las que se encontrará, por ejemplo, en un examen (Campanario y Otero, 2000). Quienes centran la investigación en la progresión en dominios específicos de conocimientos hacen hincapié en la idea de que el contexto de los conocimientos específicos influye de manera determinante en el aprendizaje. Los resultados obtenidos sobre sujetos expertos y novatos en una determinada materia parecen indicar la existencia de habilidades específicas de dominio que deberían ser adquiridas para lograr la comprensión y el aprendizaje de cada materia. Para Prieto, Blanco y Brero (op cit), la expresión dominio específico se refiere a una parcela de conocimientos que guardan una estrecha relación entre sí, poseen un sentido propio en la ciencia escolar y son trabajados como una unidad. En opinión de Pozo y Carretero (2007) se puede razonar formalmente con respecto a un tema pero no con



respecto a otro, dependiendo del contenido de la tarea y de las expectativas e ideas previas que el alumno tenga sobre cada tema. Estos autores destacan que la influencia del contenido en el pensamiento formal tiene especial importancia con respecto al análisis psicológico de los aprendizajes escolares. Afirman, además, que para que el alumno domine esas áreas de conocimiento es necesario que se favorezca el uso del pensamiento formal en dominios específicos y también que posean conocimientos sobre ellas. Al respecto Aramburu Oyarbide (2004) opina que: el nivel del pensamiento formal no es universal, ni siquiera entre los alumnos

universitarios; los esquemas del nivel formal no se adquieren todos al mismo tiempo; en la resolución de tareas formales, aparte de la estructura lógica de la tarea, es

relevante su contenido y la comprensión del contenido está condicionada por la existencia de las

concepciones previas del alumno. Benarroch y Marín (2006) afirman que si el profesor conoce los sucesivos niveles explicativos de sus alumnos, sobre un contenido específico, puede planificar la enseñanza atendiendo a la diversidad cognitiva y logrará mejoras en los aprendizajes. Las acciones del docente en el aula deben orientarse a enriquecer y perfeccionar progresivamente el conocimiento inicial que los alumnos poseen, incorporando elementos provenientes de concepciones científicas sobre la realidad y el modo de aproximarse a ella. b) Fundamentos de la propuesta

La propuesta integra las consideraciones anteriormente expuestas e implica la combinación de puntos de referencia tenidos en cuenta de estudios empíricos sobre las concepciones de los alumnos y de elaboraciones teóricas referidas a los contenidos incluidos en ella. Se basa principalmente en la idea de que en la medida en que los alumnos realicen las actividades puedan enriquecer y perfeccionar progresivamente el conocimiento inicial que poseen. Se parte de una concepción de didáctica de las Ciencias Naturales relacionada con el desarrollo de una ciencia escolar que elabora sus propios modelos, para enseñar intentando que el alumno pueda percibir y apropiarse de formas de representación, de modelos y de estrategias cognitivas. El objetivo que subyace en el conjunto de actividades es que los estudiantes modifiquen sus modelos alternativos de la estructura de la materia y se aproximen al modelo cinético corpuscular de la misma. Se parte de las propiedades observables de la materia para luego introducirlos gradualmente a la estructura y propiedades en los distintos estados y posteriormente a la justificación de los cambios que pueden producirse en ella y explicación de fenómenos. La planificación de la línea seguida en la secuencia de actividades se basa en el grado de aproximación que los alumnos pueden tener, tanto en su relación con el entorno como en el ámbito de la enseñanza formal, con los fenómenos naturales. El hecho de presentar



estos contenidos en relación a situaciones de la vida cotidiana contribuye a la afloración de las ideas previas acerca de la temática en cuestión y a facilitar su explicitación. Las actividades incluyen una dinámica de trabajo caracterizada por interacciones que favorezcan los procesos de movilización y transformación de los contenidos. Sobre esta interacción se asienta la posibilidad de que puedan apropiarse efectivamente de esos conocimientos En su desarrollo, los alumnos pueden interactuar consigo mismos (reflexionando), con sus compañeros, con el docente o con distintas fuentes de información como libros, documentos, experimentos, etc. El aprendizaje se favorece por la diversidad de actividades que se ofrecen y se gradúan según su dificultad. La presentación de una imagen responde a que ésta es un instrumento de comunicación abierto o ambiguo y su interpretación es idiosincrásica, ya que es el observador quien la dota de significados al intervenir en la comprensión de la información que le aporta (Aguilar, Matutano y Núñez, 2008). Se han incluido actividades experimentales teniendo en cuenta que para que los alumnos puedan empezar a elaborar un modelo, es preciso que tengan algún tipo de experiencia con el objeto a modelar. Tales experiencias pueden ser propuestas por el docente y también por los alumnos en el momento de realizar las actividades. Estas últimas tienen como objeto justificar sus ideas previamente existentes, constituidas por los propios conceptos y por las relaciones que existen entre éstos y que ya forman parte de la estructura cognitiva de los estudiantes. También se incluye una actividad en la que deben modelizar un objeto con el que pueden manipular sin verlo. La idea que subyace es que vayan incorporando elementos provenientes de concepciones científicas sobre la realidad y el modo de aproximarse a ella, de manera tal que se apropien de formas de ver, de procedimientos y actitudes característicos del conocimiento científico. Es frecuente que se realicen actividades de puesta en común con los compañeros ya que se considera que la discusión es una técnica que pone de manifiesto los puntos de vista de los participantes y la capacidad de asimilar modificaciones en las concepciones propias, además, los aportes de los pares pueden favorecer los aprendizajes. En otras actividades interviene el docente debido a que es necesaria su participación en la concreción de conceptos a los que los alumnos no podrían llegar por falta de requisitos previos. El trabajo en grupos estimula el intercambio de ideas y experiencias entre pares y contribuye en los aprendizajes individuales, por esta razón se proponen actividades que favorezcan tanto la instancia de aprendizaje interpersonal (actividades grupales) como la intrapersonal (actividades individuales) (ley de la doble formación de Vigotsky). Respecto al trabajo grupal, Fumagalli (1993) afirma que cuando los alumnos tienen en cuenta la opinión de sus compañeros, los escuchan, dan su propia opinión y la revisan en función de los argumentos dados por otros, se está aportando a la resolución de tareas. Se trabaja con analogías teniendo en cuenta que el análogo elegido sea bien conocido por el alumno, al menos en aquellas facetas que se pretende utilizar con vistas a ilustrar el objeto. Este tipo de actividad va acompañada por el estudio de las semejanzas existente entre el objeto y el análogo, a través del trazado de relaciones entre los elementos de uno y otro. De esta forma se acerca el modelo científico al modo de



pensamiento de los alumnos. También se pretende que establezcan las diferencias para que se evidencien las limitaciones de la analogía, con el objeto de validarla y esclarecer las características del modelo. La inclusión de estrategias metacognitivas o de autoevaluación puede ayudar a los estudiantes a detectar dificultades de comprensión. Sin duda, el reconocimiento de las dificultades de comprensión se favorece cuando se refiere a la interpretación de hechos contextualizados. Lo que se pretende es que los alumnos, en la medida de sus posibilidades, adquieran prácticas metacognitivas comprendiendo su propia versión acerca de la naturaleza de su conocimiento y sobre el proceso de aprendizaje. Por ello se revisan las ideas individuales para que, a partir de una puesta en común de dichas representaciones y la guía del docente, detecten errores presentes en ideas persistentes y tomen conciencia de procesos de pensamiento insuficientes. c) Objetivos de la propuesta

1.1. Enriquecer y perfeccionar progresivamente el conocimiento inicial de los

estudiantes, sobre el Modelo Corpuscular de la Materia, incorporando elementos provenientes de concepciones científicas. Lo que se pretende es que los alumnos: Posean una visión explicativa de la materia basada en un nivel microscópico

o molecular. Conozcan y comprendan los postulados básicos del modelo. Interpreten, según la teoría cinético molecular, las propiedades de las

sustancias en diferentes estados de agregación y en el proceso de disolución. Predigan fenómenos y propiedades empleando el modelo.

1.2. Ofrecer diversidad de actividades que se gradúen según las dificultades y que incluyan distintos tipos de interacciones, de manera tal que se favorezcan los procesos de movilización y transformación de los contenidos. Se espera que las actividades pongan en evidencia: Las representaciones cognitivas de los estudiantes. La evolución de los modelos iniciales. La posibilidad de autoevaluación mediante un proceso metacognitivo de sus

propios modelos conceptuales. La capacidad de establecer analogías entre modelos alternativos conocidos

por los alumnos y los modelos científicos.

1.3. Que los alumnos logren apropiarse de formas de ver, de procedimientos y actitudes característicos del conocimiento científico.

d) Descripción de la propuesta

La propuesta es una secuencia de actividades (ver en el Anexo 2) que consta de tres tareas: Tarea 1: Propiedades macroscópicas de sólidos, líquidos y gases. Tarea 2: Modelo cinético corpuscular para gases.



Tarea 3: Modelo cinético corpuscular para líquidos y sólidos. TAREA 1: PROPIEDADES MACROSCÓPICAS DE SÓLIDOS, LÍQUIDOS Y GASES. Con esta tarea se espera que los alumnos pongan en evidencia sus concepciones macroscópicas de los estados de la materia, aproximen sus concepciones a las científicas y evalúen las modificaciones que en ellas puedan registrarse. Actividad 1: Se ha incluido una imagen en la que se muestra un ambiente natural y se solicita la enumeración de materiales que allí se encuentran, nombrando la mayor cantidad de sustancias posibles. La finalidad de su inclusión es vincular el estudio de la materia con la naturaleza, indagar si los alumnos son capaces de determinar la materia que constituye los objetos y comprobar si consideran al aire como materia. Actividad 2: Confección de un listado de diez materiales, seleccionados entre los aportes de todos los compañeros. La selección se hace en común para obtener mayor variedad y es guiada por el docente con el objeto de que se incluyan materiales en los tres estados. Actividad 3: Clasificación de los materiales según el estado en que se encuentran. Deben completar una tabla en la que se consigna el material y el estado en que se encuentra en la imagen, con el objeto de introducirlos en las características macroscópicas de cada estado. Actividad 4: Características de cada estado de la materia. Se espera que los estudiantes pongan de manifiesto las propiedades que los llevaron a hacer la clasificación. Actividad 5: Discusión con los compañeros de las características consignadas. Actividad 6: Si hubo modificación a la respuesta de la actividad 4 deben manifestar el motivo. Las actividades 5 y 6 contribuyen a reafirmar o modificar sus ideas además de reflexionar sobre ellas. Actividad 7: Se presenta una tabla en la que están consignados los tres estados de la materia y deben marcar las propiedades que consideren corresponden a cada uno (peso, volumen y forma propia o del recipiente). Esta actividad se planteó para identificar las concepciones macroscópicas que poseen los alumnos sobre los tres estados de la materia. Actividad 8: Esta actividad consta de cuatro partes. En la primera parte se solicitan propuestas de experiencias que verifiquen las

propiedades expresadas en la actividad anterior y a continuación se realizan las experiencias.

En la segunda parte se discuten los resultados con los compañeros. La tercera parte consiste en una autoevaluación de las respuestas manifestadas en la

actividad 7 y la justificación de las modificaciones en caso que las hubiera. Como culminación de la actividad se solicita que enuncien las propiedades comunes

a los tres estados de la materia.



TAREA 2: MODELO CINÉTICO CORPUSCULAR PARA GASES. Se considera que al iniciar esta tarea los alumnos tienen una visión científica de las propiedades macroscópicas de la materia y están en condiciones de iniciarse en la estructura molecular. Se pretende realizar una profundización en el Modelo Corpuscular mediante actividades de síntesis de conclusiones y el planteamiento de actividades destinadas a introducir cambios sobre aquellas concepciones alternativas que se pudieran detectar al principio. Se espera que las ideas iniciales se vayan superando a medida que los alumnos vayan disponiendo en su estructura de conocimientos, de un modelo coherente en el cual enmarcarlas. Actividad 1: Consiste en la experiencia de la caja negra. El objetivo de esta actividad es introducir a los alumnos en la metodología científica y poner en evidencia que la construcción de modelos en la ciencia surge, frecuentemente, de observaciones indirectas, motivo por el cual los modelos dependen de las interpretaciones de sus creadores. Es importante que esta idea quede clara en los estudiantes ya que justamente lo que se pretende enseñar es un modelo que no puede ser observado directamente. Actividad 2: Se muestra una figura con dos matraces conectados cada uno de ellos con una jeringa, en un caso con el émbolo presionado y en el otro retraído. Se les aclara que están herméticamente tapados y con aire en su interior. Se les pregunta qué parte del matraz se queda sin aire si se retrae el émbolo de la jeringa, se pide justificación de la respuesta y que dibujen el aire contenido en el matraz antes y después de la succión. Lo que se pretende es que muestren el modelo de materia que poseen al justificar y representar la disminución de volumen en el matraz. En las tres actividades siguientes los alumnos elaboran las respuestas en forma individual y a continuación son comentadas en clase para llegar a una explicación en común, con ayuda del profesor en caso de ser necesario, para orientarlos hacia la propiedad que se pretende que identifiquen en cada caso.

Actividad 3: Se trabaja con una jeringa en la que se obstruye la salida de aire y se empuja el émbolo. El objetivo es evidenciar la idea de movimiento de las moléculas y de vacío. Actividad 4: Se les pregunta hasta dónde puede presionarse el émbolo y qué observen lo que ocurre cuando se deja libre. Esta actividad se ha incluido para llegar a la idea de las interacciones moleculares. Actividad 5: Se muestra un dibujo de un matraz en el que se han representado las moléculas con pequeñas esferas y se les pregunta por qué no caen las partículas al fondo del recipiente. Con esta actividad se pretende que integren el modelo cinético corpuscular en sus explicaciones.



TAREA 3: MODELO CINÉTICO CORPUSCULAR PARA LÍQUIDOS Y SÓLIDOS En esta tarea se pretende la transferencia de los conocimientos adquiridos en el estado gaseoso para el abordaje de los estados sólido y líquido. Actividad 1: Se solicita que completen una tabla en la que deben expresar las diferencias y las semejanzas del estado gaseoso con los estados líquido y sólido, para indagar la concepción sobre la estructura de la materia en sus tres estados que tienen a esta altura de la aplicación de la propuesta. Además se pretende que por comparación con el estado gaseoso puedan formarse una idea de los estados líquido y sólido. Es importante hacer ver que el aspecto continuo de un sistema no tiene por qué responder a su estructura interna. Por ello se realizó una actividad extra utilizando una analogía. La misma consistió en la observación, a diferentes distancias, de un vaso de precipitado en cuyo interior había bolitas de plástico. Actividad 2: Se plantea la disolución de dos volúmenes de líquidos (agua y alcohol) y se les pregunta si el volumen final será la suma de ambos. Una vez elaborada la respuesta se realiza la experiencia y deben justificar las observaciones. La selección de esta actividad se hizo con el objeto de hacer aflorar las concepciones sobre las interacciones moleculares entre líquidos diferentes. En las cuatro actividades siguientes las respuestas se formulan primero individualmente y luego se discuten con los compañeros y si es necesario interviene el profesor para guiarlos hacia la explicación científica de los fenómenos planteados. Esta metodología responde a que se supone que los alumnos necesitarían disponer de una referencia que diera sentido al contenido objeto de estudio, así como también explicitar las ideas previas que mantenían al respecto. Actividad 3: Se trabaja con una jeringa con el extremo obstruido y llena con agua para mostrar la incompresibilidad de los líquidos. Los alumnos deben justificar lo observado basándose en las interacciones moleculares y la idea de vacío. Actividad 4: En esta actividad se indaga si los estudiantes asumen la dilatación y contracción de los líquidos por la variación de la temperatura. Se realiza la experiencia y se solicita la justificación de las observaciones a las que deberían llegar basándose en el efecto de la temperatura sobre la velocidad de las moléculas. Para realizar una transferencia de los contenidos científicos al ámbito cotidiano de los estudiantes se les pide que expliquen el funcionamiento de los termómetros de mercurio y que comparen la dilatación del líquido contenido en ellos con la dilatación de los gases. Como cierre de esta actividad deben hacer un dibujo de la estructura de la materia en estado líquido. Actividad 5: Se trata del estado sólido y se basa en la justificación de la incompresibilidad de los sólidos para llegar a las ideas de movimiento, interacciones moleculares y vacío. Se les solicita, además, que dibujen la estructura de la materia en estado sólido. Actividad 6: Se basa en la disolución de sólido en líquido. Se indaga la idea que tienen los alumnos respecto a si el volumen de la solución es igual a la suma de los volúmenes iniciales y luego de realizar la experiencia se solicita la explicación de las



observaciones. A continuación se presenta una analogía para que los alumnos interpreten las observaciones sobre el proceso de disolución y puedan elaborar una respuesta en común. Se ha considerado que la analogía puede tener también una función relevante en el proceso de cambio o evolución conceptual y podría ayudar a producir otros más sustanciales en el razonamiento de los alumnos. Actividad 7: consiste en una autoevaluación que permita al estudiante explicitar y valorar sus representaciones acerca de los contenidos incluidos en la tarea. En las distintas tareas se incluye la resolución de preguntas de la vida cotidiana que son propuestas por el docente al finalizar las actividades. A continuación se detallan las fases, propósitos y métodos de la propuesta y las fases, actividades y desarrollo esquemático de cada Tarea.



SECUENCIA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE CONSTRUCTIVISTA

FFAASSEE PPRROOPPÓÓSSIITTOO MMÉÉTTOODDOO

Incrementar el interés y crear el ambiente

Actividades prácticas, verdaderos problemas a resolver, demostraciones del profesor.

Hacer que los alumnos y los

profesores tengan en cuenta las ideas previas

Actividades prácticas o pequeños grupos de discusión seguidos de puesta en común.

Enseñar un punto de vista

alternativo-el científico- para: a) Modificar b) Ampliar c) Sustituir por una perspectiva más científica

Reconocer las ideas de los demás y examinar las propias

Comprobar la validez de las ideas existentes

Modificar, ampliar o sustituir las ideas ya existentes

Comprobar la validez de las ideas nuevas

Pequeños grupos de discusión. Puesta en común.

Demostración del profesor, realización de experimentos.

Discusión, introducciones del profesor.

Trabajos prácticos, experimentación, demostración del profesor.

Reforzar las nuevas ideas

para que puedan ser utilizadas tanto en situaciones nuevas como ya conocidas

Apuntes personales, actividades prácticas, resolución de problemas

Concienciar a los alumnos

del cambio de ideas y familiarizarlos con el proceso de aprendizaje

Apuntes personales, discusión en grupo, trabajo de repaso.

ORIENTACIÓN

EXPLICITACIÓN

REESTRUCTURACIÓN

I) Clarificación e

intercambio

II) Exposición de situaciones conflictivas

III) Construcción de nuevas ideas

IV) Evaluación

APLICACIÓN

REVISIÓN



TAREA 1: Propiedades macroscópicas de sólidos, líquidos y gases

FFAASSEE AACCTTIIVVIIDDAADD

*¿Cómo podemos clasificar los materiales de la imagen de la guía?

* ¿Cuáles son las características de los sólidos? ¿Y

de los líquidos? ¿Cómo son los gases?

*¿Los sólidos, los líquidos y los gases tienen masa/peso? * ¿Los sólidos, los líquidos y los gases ocupan lugar en el espacio? * ¿Los sólidos, los líquidos y los gases tienen forma propia? * Trabajo práctico: Experiencias para observar las propiedades macroscópicas de la materia.

*Trabajos prácticos: Experiencias (levantamiento

de cuerpos con líquidos y gases, medida de la capacidad pulmonar, etc.).

*¿Cuáles son las propiedades generales de la materia? ¿Cuáles son las peculiaridades de sólidos, líquidos y gases?

ORIENTACIÓN

EXPLICITACIÓN

APLICACIÓN

REVISIÓN

REESTRUCTURACIÓN

*Los sólidos, líquidos y gases pesan (balanza)

* Los sólidos y líquidos tienen volumen propio (probetas, pipetas…)

* Los líquidos y gases no tienen forma propia

* Todos los gases no son como el aire



TAREA 2: Un modelo cinético corpuscular para los gases

*¿Qué es un modelo? *¿Cómo te imaginas el aire del interior de un matraz? ¿Y después de extraer parte del mismo? *¿Por qué puede comprimirse el aire? *¿Hasta dónde puede comprimirse el aire? *Si se deja de presionar el émbolo ¿Qué pasa? ¿Por qué? *¿Por qué no caen las partículas colocándose juntas en el fondo del recipiente? *Exposición de las respuestas y análisis de su coherencia con las observaciones experimentales. *Debate de las respuestas con los compañeros y el docente. *Reformulación de respuestas. *Justificación de cambios en las respuestas. *Resolución preguntas de la vida cotidiana.

REESTRUCTURACIÓN

* Discontinuidad de los gases.

*Espaciado vacío. *Volumen de las

moléculas. *Repulsión entre

moléculas

REVISIÓN

REFORMULACIÓN

Y APLICACIÓN

ORIENTACIÓN

EXPLICITACIÓN

EXPLICITACIÓN

REESTRUCTURACIÓN

* Movimiento de las moléculas.

*Repulsión entre moléculas.



TAREA 3: Modelo cinético corpuscular para líquidos y sólidos

¿Piensas que los líquidos y los sólidos tienen las mismas características y comportamiento de los gases? Completa la tabla con las diferencias y semejanzas. *Si mezclas dos volúmenes de líquidos (agua y alcohol), ¿es el volumen total la suma de los volúmenes iniciales? (Realización de experiencia). *¿Podemos comprimir el agua? (Realización de experiencia). *¿Consideras que los líquidos se dilatan cuando se calientan y se contraen cuando se enfrían? ¿Cómo funciona el termómetro de mercurio? *¿Piensas que los sólidos pueden comprimirse? *Si disolvemos un sólido en un líquido, ¿es el volumen total la suma de los volúmenes iniciales? (Realización de experiencia). *Observa la preparación de una mezcla de bolitas y arena y comenta si encuentras alguna relación con la experiencia anterior. *Debate de las respuestas con los compañeros y el docente. *Representación molecular del estado de la materia. *Reformulación de respuestas. *Justificación de cambios en las respuestas. *Resolución preguntas de la vida cotidiana.

REESTRUCTURACIÓN

(para líquidos)

* Discontinuidad. *Espaciado vacío. *Fuerzas de cohesión.

REVISIÓN

ORIENTACIÓN

EXPLICITACIÓN

APLICACIÓN

REESTRUCTURACIÓN

(para sólidos) *Distancias fijas

(fuerzas de cohesión fuertes).

*Espaciado vacío. *Discontinuidad.

REFORMULACIÓN

Y APLICACIÓN



DESARROLLO ESQUEMÁTICO DE LA TAREA 1: Propiedades macroscópicas

de sólidos, líquidos y gases.

A) ORIENTACIÓN

Charla e intercambio de ideas guiadas por el profesor sobre la necesidad del científico de “poner orden” (clasificando, por ejemplo) en la gran diversidad de materiales que nos rodean.

Observación de una imagen de un ambiente natural y solicitud de un listado de materiales allí presentes, abarcando la mayor cantidad de sustancias.

Confección de listado común con los aportes de toda la clase.

Clasificación de los materiales en sólidos, líquidos y gases.

B) EXPLICITACIÓN DE IDEAS Especificación de las características tenidas en cuenta para la clasificación.

(Actividad individual) Discusión plenaria de las características. Modificación de respuestas y justificación.

C) REESTRUCTURACIÓN DE IDEAS

a) Especificación de las propiedades de los estados de la materia. b) Experiencias prácticas de los alumnos: ¿Los sólidos líquidos y gases pesan?

o Solicitud a los alumnos del diseño de experiencias para medir masas. o Realización y extracción de conclusiones. o Discusión de ideas.

c) Experiencias prácticas de los alumnos: ¿Los sólidos líquidos y gases ocupan

lugar en el espacio? o Solicitud a los alumnos del diseño de experiencias para medir volumen. o Realización y extracción de conclusiones. o Discusión de ideas.

d) Experiencias prácticas de los alumnos: ¿Los sólidos líquidos y gases tiene forma

propia? o Solicitud a los alumnos del diseño de experiencias para demostrar la forma. o Realización y extracción de conclusiones. o Discusión de ideas.

D) APLICACIÓN

Discusión plenaria de las propiedades.

E) REVISIÓN DE IDEAS

Modificación de respuestas y justificación. Enunciado de las propiedades de la materia.



DESARROLLO ESQUEMÁTICO DE LA TAREA 2: Un modelo cinético

corpuscular para los gases

A) ORIENTACIÓN

Solicitud a los alumnos de determinar qué objeto hay en una “caja negra” (caja que no se puede abrir.

Explicación del sentido que tienen los modelos para la Ciencia.

Comentario sobre la posibilidad de imaginar muchos modelos y las características de validez de cada uno.

Comentario sobre la similitud con los modelos de materia.

B) EXPLICITACIÓN DE IDEAS (sobre la naturaleza continua/discontinua

del aire)

a) Presentación de los elementos de la figura (Demostración de cómo actúa la

jeringa al succionar, por ejemplo, los dedos de la mano)

b) Pregunta clave: ¿Qué parte del matraz se queda sin aire? Solicitud a los alumnos a imaginar cómo se vería el aire y que lo dibujen antes y después de la succión

c) Discusión de pros y contra en pequeños grupos y puesta en común.

C) REESTRUCTURACIÓN DE IDEAS

a) *Pregunta clave: ¿Qué hace que el aire sea compresible? (Demostración con jeringa).

*Discusión de las respuestas.

*Formulación de respuestas en común, con la intervención del docente (si ello no hubiera surgido ya) sobre la posibilidad de una descripción basada en partículas indeformables, indivisibles y de masa invariante, con vacío entre las mismas.

b) Experiencia práctica: ¿Hasta dónde se puede comprimir el aire? o Realización de la experiencia y extracción de conclusiones.

o Discusión de ideas. c) Experiencias prácticas de los alumnos: *Pregunta clave: Si se deja de presionar

el émbolo ¿Qué pasará? ¿Por qué?

*Discusión de las respuestas.

*Formulación de respuestas en común, con la intervención del docente (si ello no hubiera surgido ya) sobre algunos aspectos no explicados por el modelo estático-corpuscular respecto a las fuerzas de interacción entre las moléculas.



D) EXPLICITACIÓN DE IDEAS (sobre el movimiento de las partículas)

a) Presentación de un dibujo con las partículas de aire representadas mediante círculos y distribuidas de forma uniforme en un erlenmeyer.

b) Pregunta clave: ¿Por qué no caen las partículas colocándose juntas en el fondo del recipiente? Respuestas individuales.

E) REESTRUCTURACIÓN DE IDEAS

Comentario de las respuestas. en pequeños grupos y puesta en común. F) REVISIÓN DE IDEAS

Revisión de las respuestas a la vista de las nuevas ideas.

G) APLICACIÓN

Reformulación de respuestas. Justificación de cambios en las respuestas. Resolución de preguntas de la vida cotidiana:

o ¿Qué provoca el desplazamiento del olor? o ¿Por qué la presión de los neumáticos de un coche aumenta durante un

viaje? o ¿Por qué no sentimos la presión del aire? ¿Qué ocurre al subir o bajar una

cuesta? o ¿Podrá ablandarse una pelota de fútbol durante la noche? o ¿Cómo funciona una escopeta de aire comprimido? o ¿Qué le pasaría a una lata de aceite vacía si le sacamos el aire que tiene

adentro? o Si se calienta una olla “a presión” sin válvula de escape, explota, ¿por qué? o ¿Cómo funcionan los globos aerostáticos?



DESARROLLO ESQUEMÁTICO DE LA TAREA 3: Modelo cinético

corpuscular para líquidos y sólidos

A) ORIENTACIÓN

Planteo de la siguiente pregunta: ¿Piensas que los líquidos y los sólidos tienen las mismas características y comportamiento de los gases?

B) EXPLICITACIÓN DE IDEAS

Delimitación de diferencias y semejanzas completando tabla.

C) REESTRUCTURACIÓN DE IDEAS (sobre la naturaleza de los líquidos)

a) *Pregunta clave: Si mezclas dos volúmenes de líquidos (agua y alcohol), ¿es el volumen total la suma de los volúmenes iniciales?

*Explicitación de ideas.

*Realización de la experiencia. Discusión e interpretación de hechos.

b) *Pregunta clave: Si llenas una jeringa con agua, desalojas el aire que pueda haber quedado dentro y obstruyes la salida, ¿puedes empujar el émbolo? ¿por qué?

*Discusión, con intervención del docente para proponer la existencia de fuerzas de cohesión entre las partículas para explicar el volumen constante.

c) *Pregunta clave: ¿Consideras que los líquidos se dilatan cuando se calientan y se contraen cuando se enfrían?

*Realización de experiencia.

Debate de las respuestas con los compañeros y el docente. Reformulación de respuestas.

Justificación de cambios en las respuestas

D) APLICACIÓN

Respuesta a la pregunta: ¿Cómo funciona el termómetro de mercurio? Discusión plenaria con intervención del docente. Representación en dibujo de la estructura de los líquidos.

E) REESTRUCTURACIÓN DE IDEAS (sobre la naturaleza de los sólidos)

a) *Pregunta clave: ¿Piensas que los sólidos pueden comprimirse? ¿Por qué? *Discusión plenaria con intervención del docente.

*Representación en dibujo de la estructura de los sólidos. b) *Pregunta clave: Si disolvemos un sólido en un líquido, ¿es el volumen total la

suma de los volúmenes iniciales? ¿Por qué?



*Realización de la experiencia.

c) *Observación de la preparación de una mezcla de bolitas y arena (analogía). *Comentario de diferencias y semejanzas con la disolución de sólido en líquido.

F) REVISIÓN DE IDEAS

Debate de las respuestas con los compañeros y el docente.

G) REFORMULACIÓN Y APLICACIÓN

Reformulación de respuestas. Justificación de cambios en las respuestas. Representación gráfica de los tres estados de la materia. Resolución de preguntas de la vida cotidiana:

o ¿Cómo se puede destapar un frasco de dulce cuya tapa está fuertemente enroscada?

o Sacamos del congelador una botella con leche, parcialmente llena. Al cabo de 10 minutos más o menos, la tapa de la botella salta repentinamente, ¿a qué se debe?

o ¿Por qué las vías del ferrocarril tienen pequeñas separaciones a lo largo de los rieles?

o ¿Cómo podríamos hacer para que una bola metálica que encaja perfectamente en una arandela, pasara por ella?

o ¿Por qué los hornos eléctricos hacen pequeños ruidos cuando se enfrían? o ¿Por qué se puede romper una botella de vidrio cuando se vierte agua

caliente dentro de ella? o Un trozo de azúcar parece “desaparecer” cuando se introduce en agua, sin

embargo, el agua se endulza. ¿Por qué?



3.3.4 Aplicación de la prueba seleccionada en instancia de pretest

La aplicación de la prueba se realizó con metodología semejante en los dos grupos, antes de que se enseñaran los contenidos curriculares referidos a estructura de la materia. Cada actividad fue leída por el docente quien aclaró las dudas referidas a la interpretación de consignas y llegado el momento realizó las experiencias de laboratorio. Se les proporcionó, a ambos grupos, el material y reactivos necesarios para realizar las experiencias. Dado que no se pudo contar con el laboratorio para trabajar con los alumnos de Nivel Secundario, se decidió realizar las experiencias, con ambos grupos (secundario y universitario) en el aula con el objeto de minimizar interferencias debidas a diferencias en el ámbito de aplicación. Los alumnos respondieron las actividades de la guía en forma escrita e individual, expresando sus anticipaciones y modificando sus respuestas, en caso de ser necesario, luego de las instancias de interacción con sus compañeros y docente.

3.3.5 Aplicación de propuesta de enseñanza

La aplicación de la propuesta de enseñanza se realizó en cuatro jornadas con cada grupo de alumnos. Se leyeron las consignas en forma conjunta y se dio tiempo suficiente para que todos los alumnos terminaran cada actividad antes de pasar a la siguiente. Al finalizar cada una de ellas los alumnos entregaron las guías de actividades al docente. La Tarea 1 se desarrolló en dos jornadas. En la primera se realizó hasta la actividad 7 y de la 8 se llegó hasta las propuestas de las experiencias. Se planificó de esta forma para que antes de que los alumnos hicieran las experiencias el docente las revisara y determinara la factibilidad de ser realizadas con el material que se contaba, si era necesario plantear alguna modificación y verificar si habían repeticiones en las propuestas. En la segunda jornada se llevaron a cabo las actividades experimentales, se discutieron los resultados y a continuación los estudiantes revisaron sus respuestas anteriores, justificando las modificaciones, en caso de que las hubiera. Las Tareas 2 y 3 se realizaron en una jornada cada una. Conviene aclarar que cada jornada consta de un tiempo de dos horas.

3.3.6 Aplicación de de la prueba seleccionada en instancia de postest

La aplicación del postest se realizó con la misma metodología del pretest aproximadamente un mes después de la aplicación de la propuesta de enseñanza. El intervalo de tiempo entre la aplicación de ambas pruebas se basó en evaluar la adquisición real de conocimientos por parte de los alumnos.



3.4 TRATAMIENTO DE LOS DATOS

3.4.1 Agrupamiento y jerarquización de las respuestas de los estudiantes

En la creación y delimitación de las categorías de respuestas de los estudiantes se utilizó un proceso inductivo, principalmente al principio del análisis, con la intención de evitar cualquier indicio de interpretación en esta fase del trabajo. El mismo consistió en escoger un ítem o conjunto de ellos con el mismo propósito y se agruparon las respuestas por sus semejanzas y diferencias con las respuestas de los otros grupos, sin realizar ningún tipo de jerarquización entre las categorías alcanzadas. Como dichas agrupaciones en ocasiones podían realizarse respondiendo a varios criterios, fue necesario determinarlos. Dichos criterios fueron alcanzados por procesos deductivos y debían reunir la condición de ser representativos de la capacidad cognitiva de los sujetos para elaborar modelos de partículas. Además, en el proceso de agrupación se tuvieron en cuenta otros aspectos significativos tales como: Restarle importancia a los significantes a costa de los significados. Clasificar varios ítems de propósito común para delimitar el significado atribuido a

una determinada respuesta. Utilizar el grado de alejamiento de los elementos “inventados” por los alumnos de

alto nivel de respuesta, con respecto a las percepciones, en las respuestas espontáneas previas a la perturbación, basadas en la capacidad de transformación de los datos perceptivos.

Diferenciar dentro de cada grupo de respuestas semejantes, aportadas por los alumnos después de la perturbación, a los sujetos que mostraban respuestas previas diferentes.

Cada conjunto de categorías definidas para cada ítem constituye un módulo categorial. A continuación se detalla la denominación que se dio a cada módulo y en la Tabla 12 se relacionan las variables con el cuestionario utilizado: AGA: Explicación de la disolución de sólido granular en agua. PIN: Explicación del papel del pincel. AMA: Dibujo y explicación de la disolución. AMP: Dibujo de solución diluida de sólido granular (contraprueba). VER: Dibujo de disolución a distintas temperaturas (sólido granular). TEM: Explicación de disolución a distintas temperaturas (sólido granular). ALA: Previsiones de altura en disolución de alcohol en agua. PAL: Predicción del peso al observar la disminución de volumen (alcohol en agua) ALP: Dibujo luego de la experiencia. ACA: Predicción de si ocurre lo mismo con alcohol, agua y color. ACP: Dibujo de la solución, alcohol, agua y color. PAI: Predicciones sobre peso del aire y explicaciones después de pesarlo. AAN: Imagen del aire antes y después de presionarlo en una jeringa.



APO: Imagen del aire y del agua después de presionarlos en una jeringa. GCO: Imagen del aire coloreado antes y después de extraerlo del recipiente.

Tabla 12. Cuestionario y nombre de las variables generadas con descripción de su contenido VARIABLE CONTENIDO

TAREA 1: DISOLUCIÓN DE UN SÓLIDO GRANULAR EN AGUA

AGA Tras mostrar una paleta de acuarela, un pincel y un vasito con agua, se moja el pincel en agua y se comprueba que ahora sí pinta. (Preguntas: ¿Qué hace el agua? ¿Cómo lo hace?)

PIN Se contrasta el papel de un pincel de pelo fino con un pincel de pelo grueso. Pregunta: (¿Qué hace el pincel? ¿Cómo lo hace?)

AMA

Se muestra un vasito de disolución amarilla obtenido al limpiar el pincel con acuarela amarilla. (Pregunta: ¿Cómo verías el interior del vasito amarillo si tuvieras un potente microscopio?)

AMP Se echa una pequeña gota de agua amarilla en un vaso de agua clara sin que tenga lugar cambio apreciable de color. (Pregunta: ¿Dónde está la gota de color amarillo si se ve todo transparente? ¿Cómo verías el interior de este vasito si tuvieras un potente microscopio?)

VER Se echa una gota de colorante líquido en un vaso con 50 ml aproximadamente de agua a temperatura ambiente y otra gota en otro vaso con la misma cantidad de agua caliente. (Pregunta: ¿Por qué se difumina en el agua caliente más rápidamente el color verde?)

TEM (Pregunta: ¿Cómo verías el interior de estos vasitos con un microscopio?

TAREA 2: MEZCLA DE ALCOHOL Y AGUA CON REDUCCIÓN VISIBLE DE LA ALTURA TOTAL

ALA

Se muestra un tubo de ensayo de aproximadamente 80 cm de altura y 1,5 cm de diámetro, un bote de agua destilada y otro de alcohol. Se agrega agua hasta más o menos la mitad del mismo y a continuación se agrega despacio el alcohol inclinando ligeramente el tubo para evitar que se mezclen. El estudiante marca el nivel final de líquido mediante un rotulador y se cierra el tubo con un tapón de corcho. (Pregunta: ¿Cambiará la altura del tubo cuando lo agitemos?)

PAL Se agita el tubo y se constata la disminución de la altura total. (Pregunta: ¿Habrá cambiado también el

peso total del tubo?)

ALP (Pregunta: Dibuja lo que verías en el interior del tubo si tuvieras un potente microscopio antes y después

de agitarlo)

ACA Se repite el proceso detallado para la variable ALA pero utilizando ahora agua y alcohol coloreados (con distinto color). (Pregunta: ¿Crees que al agitar ahora ocurrirá lo mismo que cuando eran transparentes?)

ACP Se agita el tubo y se constata la disminución de la altura total (Pregunta: Dibuja lo que verías en el interior del tubo si tuvieras un potente microscopio antes y después de agitar el agua y el alcohol coloreados)

TAREA 3: COMPRESIÓN DEL AIRE Y DEL AGUA EN UNA JERINGA

PAI Se pesa un globo vacío y se solicitan las previsiones sobre el nuevo peso cuando se infle (Pregunta:

¿Cambiará el peso del globo si lo inflamos?)

AAN

Se aprieta el globo con las manos mostrando la disminución del volumen ocupado. Se hace también el símil con una jeringa con aire tapada por su extremo y se comprueba que 5 ml son reducidos fácilmente a 1 ml. (Pregunta: Dibuja lo que verías en el interior de la jeringa si tuvieras un microscopio muy potente antes y después de empujar el émbolo)

APO Se llena otra jeringa con agua hasta la misma cantidad y se muestra su incompresibilidad (Pregunta: Dibuja cómo verías el aire y el agua si tuvieras un microscopio muy potente intentando explicar las distintas compresibilidades)

GCO Se introduce cobre y ácido nítrico en un matraz quitasatos conectado a una jeringa hasta obtener gas rojizo de dióxido de nitrógeno. Se tapa rápidamente el matraz con un tapón de corcho. Cuando todo el matraz esté saturado de gas, se succiona con la jeringa. Se muestra la compresibilidad del gas rojizo. (Pregunta: Dibuja cómo verías el gas rojizo en el interior de la jeringa si tuvieras un microscopio muy potente antes y después de empujar el émbolo)



Entre las variables mencionadas algunas de ellas a priori tienen bajo grado de significación por los siguientes motivos: o AGA y TEM se fundamentan exclusivamente en juicios verbales utilizados por los

sujetos y generalmente se ha utilizado como criterio de jerarquización la aproximación al conocimiento científico.

o ALA y ACA son variables de previsión, cuyo contenido físico puede estar muy alejado de la experiencia del alumno, lo que hace prever que podrían tener poca significación, ya que los sujetos podrían responder activando esquemas analógicos “in situ”.

o PAL es una variable de conservación del peso a pesar de los cambios de volumen. No es posible categorizarla debido a que es dicotómica.

o PAI conlleva en sí misma predicciones y reacciones ante la constatación empírica del peso del aire en una balanza. Su significación es dudosa ya que se fundamenta exclusivamente en juicios verbales.

No obstante, este nivel de significación será analizado posteriormente a partir de los análisis estadísticos. En los apartados siguientes (3.4.2 y 3.4.3) se presentan los módulos categoriales encontrados en el análisis de las respuestas de los alumnos.



3.4.2 Módulos categoriales de los estudiantes de 12-13 años en el pretest y en el

postest

MÓDULO PAPEL DEL AGUA EN EL PROCESO DE DISOLUCIÓN

Items Variable Contenido 1.1–1.3 AGA Sólido granular/explicación de la disolución

1.1. Dan explicaciones en el nivel de legalidad. No hay ninguna intención de concebir microscópicamente. El agua va ablandando la pintura y lo hace

mojándola, disolviéndola, etc. El agua va poniendo blandita la acuarela y la

va sacando. El agua va sacando poco a poco el color de la

acuarela. El agua hace que pinte la acuarela. El agua humedece la acuarela y se produce la

pintura. El agua humedece la acuarela. El agua moja la acuarela y el color se queda

en el pincel y si se pasa el pincel por la hoja queda el color en la hoja.

El agua moja la acuarela. El agua moja la acuarela y logra que se

convierta en un líquido de color. El agua ayuda a que la acuarela pueda pintar

bien y prolijo. El agua moja la acuarela y hace que se pueda

extender. El agua diluyó la acuarela y la convirtió de

estado sólido en líquido. El agua diluyó la acuarela.

1.2. Dan explicaciones macroscópicas más elaboradas. Sigue sin haber intención de concebir el proceso microscópicamente. El agua entra por las grietas de la acuarela. El agua entra por las esquinas de la acuarela. El agua entra por los lados y por el centro de

la acuarela. La pintura se desintegra con el agua. El agua se entrevera con la acuarela y hace

que pinte. Al hacer contacto y mezclarse la acuarela con

el agua puede pintar. 1.3. Dan explicaciones microscópicas que incluyen una acuarela como polvo compacto. El agua convierte la acuarela de estado sólido

a estado líquido “soltando” sus átomos. El agua disuelve la parte de la acuarela donde

toca, esto es, algún elemento de la acuarela pasa al agua.

El agua separa el polvo que forma la acuarela.

El agua disuelve la acuarela mezclándose con el agua.



MÓDULO PAPEL DEL PINCEL EN EL PROCESO DE DISOLUCIÓN

Items Variable Contenido 1.4 PIN Capacidad de relación (grosor del pelo del pincel, nº

de pelos, superficie de contacto)

2.1. No intentan relacionar o, si lo intentan no lo consiguen, los elementos de la cadena: grosor del pelo- nº de pelos- superficie. Ambos (el pincel de pelo fino y el grueso)

extraen la misma cantidad de agua porque son iguales.

El pincel de pelos gruesos es mejor porque chupa más pintura, al tener los pelos más gruesos.

El pincel de pelo fino es mejor porque a lo mejor con el grueso nos salimos (de los límites pintados).

El pincel de pelo grueso es mejor porque lleva más cantidad de agua y de pintura, al ser más grueso.

El pincel de pelo fino es mejor porque deja los trazos más finos.

El pincel de pelo fino es mejor porque puedo pintar mejor los bordes.

El pincel de pelo fino es mejor porque pinta más prolijo.

2.2. Buscan hacer relaciones parciales dentro de la cadena grosor del pelo = > nº de pelos, = >superficie de contacto. Dichas relaciones son incorrectas El pincel “grueso” es mejor porque tiene más

pelos. El pincel de pelos gruesos es mejor porque

tiene más superficie. El pincel de pelo grueso es mejor porque tiene

más pelos.

2.3. Hacen relaciones parciales dentro de la cadena grosor del pelo = > nº de pelos, = >superficie de contacto. Dichas relaciones son correctas. El pincel de pelo fino es mejor porque el

grueso tiene más pelos. BE2, BE6. El pincel de pelo fino es mejor porque sería

capaz de sacar más acuarela. El pincel de pelo fino es mejor porque puede

guardar más pintura entre los pelos. 2.4. Hacen la cadena de relaciones correctamente El pincel de pelo fino es mejor porque tiene

más pelos y por lo tanto más superficie total que el de pelo grueso.

El pincel de pelo fino es mejor porque tiene más sitio entre los pelos y así saca más pintura.



MÓDULO IMAGEN DE LA DISOLUCIÓN DE UN SÓLIDO GRANULAR

Items Variable Contenido

1.5 – 1.6 AMA Sólido granular/Dibujo y explicación

3.1. Dominados por la percepción. Hacen dibujos que se corresponden enteramente con la misma. Modelo 1: Continuo amarillo-manchas: Dibujo

donde aparecen zonas amarillentas con distinta intensidad, que incluso pueden llegar a ser transparentes. Representa el agua más o menos coloreada, según la intensidad de la zona.

Modelo 2: Continuo amarillo: Dibujo donde el amarillo se distribuye uniformemente por toda la gota.

3.2. Aún dominados por la percepción. Introducen elementos que no se corresponden enteramente con ella. Modelo 3: Continuo amarillo-puntos amarillos

de acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo amarillo que representa el agua coloreada, destacan puntitos que simbolizan los “trocitos de acuarela sin llegar a disolverse”

Modelo4: Continuo amarillo-puntos amarillos de agua y acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo amarillo que representa el agua coloreada, destacan puntitos que simbolizan partículas de acuarela”.

3.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes. Modelo 5: Continuo transparente-puntos

amarillos de agua y acuarela: Dibujo donde,

sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntitos amarillos que representan las “partículas del agua que han agarrado la acuarela”.

Modelo 6: Continuo transparente-puntos diversos de “cosas que pueden estar en el agua”: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntos de distintas formas que representan “las partículas de todo lo que puede estar en el agua” (oxígeno, hidrógeno, microorganismos, cloro, partículas de acuarela).

Modelo 7: Continuo transparente-puntos amarillos de acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntos amarillos que representan “las partículas de acuarela”.

3.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer dibujos donde hay también transformación para el fondo transparente de agua. Modelo 8: Puntos para el agua – puntos para

la acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo indeterminado, aparecen puntos que representan las partículas del agua y otros puntos que representan las de acuarela. En los huecos se puede concebir que no hay huecos.



MÓDULO REACCIONES ANTE LA CONTRAPRUBA DE LA DISOLUCIÓN DE

UN SÓLIDO GRANULAR

Items Variable Contenido 1.7 – 1.14 AMP ¿Cómo concibe la disolución, incluso después de la

contraprueba?

4.1. Dominados por la percepción, hacen dibujos que se corresponden enteramente con lo que perciben. La conservación de la cantidad de sustancia no les lleva a la necesidad de pintar la acuarela cuando todo se ve transparente. A pesar de reconocer que hemos echado algo de amarillo, Está conforme con hacer un círculo blanco

para la ilustración 2 y continuos amarillos (Modelo 2) para las ilustr. 1 y 4).

Continúa utilizando el Modelo 1 (Continuo amarillo-manchas) para todas las ilustraciones.

4.2. Aún dominados por la percepción, hacen dibujos que se corresponden enteramente a la misma. La conservación de la cantidad de sustancia les lleva a la necesidad de pintar amarillo cuando se ve transparente. Hace continuos amarillos manchados (Modelo

1) para todas las ilustraciones, incluso para la 2.

Hace continuos amarillos (Modelo 2) para todas las ilustraciones, incluso para la 2.

Pone puntos de acuarela sobre un fondo amarillo para la ilustración 1 (Modelo 3) y deja sólo los continuos amarillos (Modelo 2) para el resto de las ilustraciones (“sólo hay trocitos de acuarela sin disolver en el vaso A porque en los demás hay muy poco y ya está disuelto”).

Modelo 4(continuo amarillo - puntos amarillos de agua y acuarela) para todas las ilustraciones.

4.3. En un principio, no transforman nada los datos pero la contraprueba les lleva a hacerlo en mayor o menor extensión corrigiendo su ilustración 1. Comienzan haciendo continuo transparente-

puntos diversos de “cosas que pueden estar

en el agua”: (Modelo 6): pero continúan con puntos amarillos de acuarela sobre un fondo de agua transparente (Modelo 7) corrigiendo la ilustración 1 con este nuevo modelo.

Comienzan haciendo continuo transparente-puntos amarillos de agua y acuarela (Modelo5) pero continúan con puntos amarillos de acuarela sobre un fondo de agua transparente (Modelo 7) corrigiendo la ilustración 1 con este nuevo modelo.

Comienzan haciendo continuo amarillo-puntos amarillos de acuarela (Modelo 3) y continúan con el Modelo 4(continuo amarillo - puntos amarillos de agua y acuarela) para todas las ilustraciones.

4.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer dibujos con fondos transparente con puntos amarillos “aunque a simple vista lo veamos todo amarillo. Sigue utilizando el Modelo 6 (continuo

transparente – puntos diversos de cosas que están en el agua) para todas las ilustraciones.

Siguen utilizando el Modelo 7 (continuo transparente – puntos amarillos para la acuarela) para todas las ilustraciones.

4.5. Desde un principio transforman en cierta medida los datos perceptivos, pero esa capacidad de transformación evoluciona con la contraprueba lo que les lleva a corregir sus primeros dibujos. 4.6. Desde un principio, transforman los datos perceptivos, incluso para el fondo transparente del agua. Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para la acuarela – fondo lleno) para todas las ilustraciones.



MÓDULO IMAGEN DE LA DISOLUCIÓN DE UN SOLUTO LÍQUIDO A

DISTINTAS TEMPERATURAS

Items Variable Contenido 1.18 VER Soluto líquido/Disolvente a distintas

temperaturas/Dibujos

5.1. Dominados por la percepción. Hacen dibujos que corresponden con la misma. Realizan dibujos continuos verdes (Modelo 2)

para el agua caliente y continuos manchados de verde (Modelo 1) para el agua templada y fría. Representan en todos los casos el agua más o menos coloreada, según la intensidad de la zona.

Realizan dibujos continuos verdes (Modelo 2) independientemente de la temperatura, por estar eligiendo zonas pequeñas manchadas de verde.

5.2. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que deducen de la transformación. Realizan dibujos continuos manchados de

verde (Modelo 1), independientemente de la temperatura y de la percepción, considerando que el microscopio probablemente vería zonas blancas aunque aparentemente lo vea todo verde.

Realizan dibujos continuos verdes (Modelo 2) para el agua caliente, pero pasan a hacer dibujos donde representan puntos verdes de colorante que no se han disuelto en el seno de un continuo verde (Modelo 3) para el agua fría y para el agua templada.

5.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes de agua. Cambian el Modelo 3 (fondo continuo,

partículas de acuarela) por dibujos con fondo transparente y puntos verdes de agua y colorante (Modelo 5). El número de puntos aumenta al aumentar la temperatura.

Mantiene el esquema de dibujar sobre un fondo transparente y puntos verdes de agua y colorante (Modelo 5). Este mismo esquema es utilizado independiente de la temperatura del agua.

Mantienen el esquema de dibujar sobre un fondo transparente representando al agua, formas diversa que representan “todas las cosas que pueden estar en el agua” y también partículas de colorante verde (Modelo 6). Este mismo esquema es utilizado independiente de la temperatura del agua.

Mantienen su Modelo 7 utilizado ya en la disolución de sólido granular, realizando dibujos donde, sobre un fondo transparente de agua, destacan puntos verdes que representan “las partículas de colorante”

5.4. La necesidad les lleva a hacer dibujos donde hay también transformación para el fondo de agua. Por primera vez hacen dibujos donde

consideran necesario transformar el fondo que pasa de ser agua a algo más indefinido para explicar la diferencia de comportamientos con la temperatura. Pasan por tanto, de tener un Modelo 7 (fondo de agua – puntos de colorante) a tener un Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para el colorante – algo). El fondo de todas esas partículas puede ser concebido lleno de más agua.

Mantienen su esquema anterior de considerar la disolución como formada por partículas de agua – partículas de colorante – algo (Modelo 8). El fondo de todas esas partículas puede ser concebido sin huecos.



MÓDULO EXPLICACIÓN DE LAS DISTINTAS VELOCIDADES DE

DISOLUCIÓN A DISTINTAS TEMPERATURAS

Items Variable Contenido 1.15-1.17 TEM Soluto líquido/Disolvente a distintas

temperaturas/Explicación verbal

6.1. La explicación no pasa de ser una descripción de los hechos observados (Nivel de legalidad exclusivamente). En el agua caliente el color se diluye más. El agua caliente facilita que se disuelva el

colorante. En agua caliente se colorea más rápido. En agua caliente se disuelve más cantidad de

color. 6.2. Se da una explicación causal que puede ser más o menos válida, pero que permanece en el plano macroscópico (nivel macroscópico exclusivamente) El calor hace que el colorante se extienda

más rápido. El calor hace que el colorante se extienda

más rápido y vaya soltando el color.

El calor hace que la gota de colorante se extienda más rápidamente.

El calor hace que la gota se mueva más y deje mejor color.

El calor hace que la gota de colorante se reparta mejor.

6.3. La explicación se fundamenta en la división en partículas de la gota de colorante. (Nivel macroscópico – microscópico) El calor hace que la gota de colorante se

divida más rápidamente. La gota se divide en partículas. El número de

partículas aumenta con la temperatura. La gota de colorante se divide más pronto con

el calor.



MÓDULO MEZCLA ALCOHOL – AGUA: PREVISIONES

Items Variable Contenido 2.1 – 2.4 ALA Disolución líquido-líquido con disminución del volumen

aparente/previsiones del peso y de la altura al agitar

7.1. Imagina que al agitar el alcohol y el agua quedará todo mezclado… Las previsiones de la altura y el peso indican generalmente una indiferenciación de estos conceptos. La mezcla será más grande y más pesada. 7.2. Piensan que al agitar el alcohol y el agua se quedará todo mezclado y se producirá un calentamiento de la mezcla y una dilatación. La altura aumenta y el peso no cambia. 7.3. La experiencia les evoca la mezcla de dos líquidos inmiscibles, tales como aceite y agua. Preven el mismo peso y la misma altura. El agua es más densa y quedará abajo. El alcohol es más denso y quedará abajo. 7.4. La experiencia les evoca la mezcla normal de dos líquidos miscibles. Preven el mismo peso y la misma altura. Quedará todo mezclado con el mismo peso y

la misma altura.

Van a ser iguales ya que la presión y la temperatura no cambian.

No cambian porque al ser igual la presión no va a modificar las cantidades de cada uno Porque el tubo se encuentra cerrado y no libera nada al exterior.

Porque al estar tapado el alcohol no se evapora.

Porque se han mezclado pero las cantidades siguen siendo las mismas.

7.5 Hacen una previsión coincidente con lo que sucederá, considerando que todo quedará mezclado con el mismo peso pero menor altura. El alcohol bajará, disminuye la altura…pero el

peso no cambia. Las partículas de alcohol bajan…se meten

entre las del agua. Surgen enlaces entre las partículas de agua y

de alcohol. El alcohol se evapora por el calor que genera

la agitación. El alcohol cambia de estado, pasa a gas.



MÓDULO DIFERENCIACION PESO – ALTURA

Items Variable Contenido 2.7 – 2.8 PAL Predicción del peso al observar una disminución del

volumen en la mezcla del alcohol y del agua

8.1. No conservan el peso, bien porque carezcan de esta capacidad o bien porque se dejan llevar por la perturbación. Disminuirá porque ahora hay menos cantidad.

8.2. Conservan el peso, a pesar de la perturbación, utilizando el mecanismo de la identidad de sustancia. El peso no cambiará porque no entra ni sale

nada. No cambia porque es la misma cantidad de

partículas. No porque no aumenta el volumen de la

sustancia. No cambia porque la presión y la temperatura

no varía.



MÓDULO REACCIÓN ANTE LA MEZCLA DEL ALCOHOL Y EL AGUA

Items Variable Contenido 2.5, 2.6,

2.9, 2.10 y 2.11

ALP Imagen del agua y del alcohol derivada de la necesidad de explicar el aumento de la concentración/ Dibujos y

explicaciones verbales

9.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de legalidad.

Hacen círculos continuos tanto para el alcohol como para el agua (a veces introducen pompas o burbujas visibles de alcohol, que no intervienen en el proceso). No hay explicación o ésta consiste en considerar “que el alcohol se va para abajo”

9.2. Aún dominados por la percepción, aprovechan algún elemento de la misma para dar una explicación a la disminución de altura. Dibujan el agua “como un continuo de agua

con huecos de oxígeno” y el alcohol como un “continuo de alcohol”. Al mezclarlos consideran que el alcohol se mete en los huecos de oxígeno y éste se va para arriba.

Dibuja el agua como un “continuo de agua con huecos vacíos” y el alcohol como un “continuo de alcohol y burbujas” (que intervienen en el proceso). Al mezclarlos el alcohol se mete en los huecos vacíos del agua.

Dibuja el agua como un “continuo de agua” y el alcohol como un “continuo de alcohol con pompitas vacías”. Al mezclarlos las pompitas vacías de alcohol se llenan de agua.

Dibuja el agua como un “continuo de agua con burbujas huecas” y el alcohol como un “continuo de alcohol con burbujas huecas”. Algunas burbujas explotan al agitar el tubo.

9.3. Hay cierta transformación de los datos, aunque ésta no sea lo suficientemente elaborada como para constituir un sistema explicativo. Por tanto no hay explicación o al menos no se sabe reaccionar ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura. Dibujan el agua como “gotitas de agua en

un fondo de agua” y el alcohol como “los componentes del alcohol en un fondo de agua” (ambos se diferencian sólo en sus componentes). En la mezcla están las gotitas de agua y los componentes del alcohol en un fondo de agua.

Dibujan el agua como “partículas de agua en un fondo de agua” y el alcohol como “partículas de alcohol en un fondo de alcohol”. En la mezcla están las partículas del agua y del alcohol mezcladas en un fondo de agua y alcohol.

9.4. Hay cierta transformación de los datos que resulta útil para explicar de forma artificiosa la disminución de la altura. Dibujan el agua “con huecos en un fondo de

agua” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo de alcohol”. Al agitar las partículas del alcohol se meten dentro de los huecos del agua.

Dibujan el agua con “partículas de agua en un fondo de agua más disuelta” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo de alcohol más disuelto”. Al agitarlos, algunas partículas de alcohol quedan absorbidas dentro de las del agua.



MÓDULO PREDICCIÓN DE LA MEZCLA DEL AGUA Y DEL ALCOHOL

COLOREADOS

Items Variable Contenido 2.12 ACA ¿Va a ocurrir lo mismo que sin color?/Resistencia a los

hueco/Explicación verbal

10.1. No ocurre lo mismo: el peso no cambia pero la altura ya no baja o baja menos. El color hace de barrera para que el agua

entre y pueda romper las burbujas huecas de alcohol. Puede que exploten algunas y entonces bajará un poco.

La pintura ocupa el lugar del oxígeno (huecos recién concebidos en el seno del agua continua – o en el seno del agua y del alcohol).

Algunas burbujas (vacías en el seno de continuos) están llenas de colorante y bajará menos la altura.

El colorante llena los huecos (acaba de concebirlos como vacíos) de las de agua y

ya no pueden volver a ocuparse con las de alcohol.

El colorante ocupará los huecos recién construidos del alcohol y del agua y bajará menos altura.

La altura aumenta porque se introduce otra cantidad de materia.

La altura aumentará porque estoy agregando otro reactivo (sustancia).

10.2. Sí ocurre lo mismo: el peso no cambia y la altura baja lo mismo.



MÓDULO REACCIÓN ANTE LA MEZCLA DEL AGUA Y DEL ALCOHOL

COLOREADOS

Items Variable Contenido 2.13 ACP Imagen del agua y el alcohol coloreados derivada de la

necesidad de explicar el aumento de la concentración/Dibujos y explicaciones verbales.

11.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos o es una explicación de compromiso. Hace círculos continuos coloreados tanto

para el alcohol azul como para el agua roja y para la mezcla. No hay explicación o ésta se limita a considerara que el alcohol se va para abajo y así baja la altura.

Hacen círculos continuos coloreados tanto para el alcohol azul como para el agua roja y para la mezcla (aunque a veces, ponen encima pompas o burbujas visibles de alcohol, que no intervienen en el proceso). Hay explicación de compromiso.

11.2. Aún dominados por la percepción, aprovechan algún elemento percibido para dar una explicación a la disminución de la altura. Conciben el agua como “un continuo de

agua roja con huecos de oxígeno” y el alcohol como “un continuo de alcohol azul”. Al mezclarlos, consideran que el alcohol azul se mete en los huecos de oxígeno y que éste se va para arriba.

Conciben el agua como “un continuo de agua roja con huecos vacíos” y el alcohol como “un continuo de agua azul con burbujas” (éstas últimas no intervienen en el proceso). Al mezclarlos el alcohol azul se mete en los huecos vacíos del agua.

Concibe el agua como “un continuo de agua roja” y el alcohol como “un continuo de alcohol azul con pompitas vacías”. Al mezclarlos, las pompitas vacías del alcohol se llenan de agua roja.

Concibn el agua como “un continuo de agua roja” y el alcohol como “un continuo de alcohol azul con burbujas huecas”. Al agitar, algunas burbujas explotan.

Conciben el agua como “un continuo de agua roja con burbujas huecas” y el alcohol como “un continuo de alcohol azul con burbujas huecas”. Al agitar, algunas burbujas se rompen.

11.3. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que deducen de la transformación. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos, no reaccionando ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura.

Conciben el agua con “partículas rojas de colorante y un continuo de agua roja” y el alcohol con “partículas azules de colorante en un continuo de alcohol rojo”. En la mezcla están todas las partículas de colorante en el fondo del agua roja y del alcohol azul. La explicación consiste en decir que el alcohol baja y así ocupa menos.

Conciben el agua con “partículas rojas de colorante en un fondo de agua roja” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. En la mezcla las partículas de alcohol azul se meten dentro de las de agua, rojas. Los fondos mezclados de agua roja y alcohol azul.

Conciben el agua con “partículas de agua y fondos vacíos” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. Al agitar las partículas de alcohol se meten en los huecos de las partículas del agua roja. El fondo queda de alcohol azul.

Conciben el agua con “partículas rojas en un fondo de agua roja” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. En la mezcla las partículas se mezclan y los fondos también. No hay explicación a la disminución de altura, o, al menos, no hay reacción ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura.

11.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar modelos con fondos transparentes. No hay explicación o ésta recurre a respuestas de compromiso o a artificios. Conciben el agua con “partículas rojas de

colorante en un fondo de agua” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol”. Al agitar las partículas de colorante se llenan de agua. Los fondos se mezclan.

Conciben el agua con “gotitas de agua y partículas de colorante rojo en un fondo de agua” y el alcohol con los “componentes del alcohol y las partículas del colorante azul en un fondo de agua”. Al agitar todas las partículas quedan mezcladas y el fondo de agua. No hay explicación.

Conciben el agua con “partículas de agua roja en un fondo de agua” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de



alcohol”. En la mezcla todas las partículas se mezclan y los fondos también. No hay explicación.

Conciben el agua con “partículas de colorante rojo en fondo de agua” y el alcohol con “partículas de colorante azul en

un fondo de alcohol”. En la mezcla todas las partículas se mezclan y los fondos también. No hay explicación.



MÓDULO PESO DEL AIRE

Items Variable Contenido 3.1, 3. 2 PAI Peso del aire en el interior de un globo/ Predicciones y

reacción ante la constatación de una balanza/ Explicaciones verbales.

12.1. No conciben el peso del aire. Antes y después de la constatación empírica. Piensa que la causa del incremento de la medida de la balanza es el aumento del volumen del globo. Antes y después predicen que la balanza

marcará más pero no porque el aire en el interior pese, sino porque es más grande. Insiste en que el aire no pesa.

12.2. En un principio no conciben el peso del aire. Después de la constatación empírica pueden llegar a admitirlo pero mantienen sus dudas al respecto. Antes de pesarlo piensan que el globo

pesará menos, pues “el globo con el viento se va para arriba”. Después, lo admiten con reservas “será que el aire pesa”.

Antes de pesarlo piensan que el globo pesará menos. Después lo admiten con reservas “será por las partículas de oxígeno que le introducimos”.

Antes de pesarlo piensan que el globo pesará menos. Después, lo admiten con reservas.

12.3. En un principio no conciben el peso del aire. Sin embargo después de la constatación empírica ellos llegan por sí mismos a admitir que el aire pesa Antes de pesarlo cree que el globo pesará

igual inflado que desinflado, pues el aire no pesa. Después del uso de la balanza, piensa que el aire pesa, poco pero pesa.

Antes de pesarlo cree que el globo pesará igual inflado que desinflado, pues el aire no pesa. Después del uso de la balanza dice que “el aire de adentro pesa porque es distinto del aire normal”.

12.4. Conciben el peso del aire pero no creen que éste sea detectado por la balanza. Después de la constatación empírica reconocen el error en su estimación. Antes de pesarlo creen que el globo pesará

igual inflado que desinflado, pues el aire del interior pesa algo pero, tan poco, que no se notará en la balanza.

12.5. Conciben el peso del aire y confirman su predicción al constatarlo empíricamente. Antes del uso de la balanza preven que el

aire del interior del globo pesa.



MÓDULO IMAGEN DEL AIRE

Items Variable Contenido 3.3 a 3. 6 AAN Imagen del aire antes y después de jugar con la jeringa y

comprobar la alta compresibilidad/ Dibujos y explicaciones verbales.

13.1. Conciben el aire continuo. La compresibilidad del aire no les lleva a inferir ningún aspecto de discontinuidad. Conciben el aire como continuo tanto más

fuerte cuanto más comprimido esté. La única explicación se da en el nivel de la legalidad. “el aire está más difumado antes y más comprimido después”.

13.2. Conciben el aire continuo pero introducen “aspectos de discontinuidad” para explicar la compresibilidad del aire. Dibuja continuos con manchas que

representan las partículas del aire: “Hay partículas más esparcidas (rayas) y otras menos esparcidas (círculos)”. Todo está compactado después de comprimirlo.

Dibujan continuos con círculos muy difuminados que representan “los huecos, las cosas del aire y cuando se aprieta el globo esas cosas ya no están”.

Dibujan continuos con huecos que al apretar el globo se van a llenar con el aire de abajo que irá a ocuparlos.

13.3. Introducen elementos de discontinuidad (partículas sobre fondos continuos de aire) pero éstos no forman un sistema explicativo. Por tanto no hay explicación o, al menos, no hay reacción ante la contradicción que supone tener fondos llenos de aire.

Dibujan continuos de aire con “puntitos de aire” sobre los mismos. Dichos puntitos están más separados antes y más cercanos después.

Dibujan continuos de aire con partículas de aire sobre los mismos. Dichas partículas están más separadas antes y más cercanas después.

Conciben “partículas del polvo del aire” con un fondo de aire. Dichas partículas están más separadas antes y más cercanas después.

Conciben partículas de CO2, O2, motas de polvo, todo lleno de partículas de gases que están más separadas antes y más unidas después de la compresión del aire.

13.4. Hay una transformación de los datos (partículas sobre fondos etéreos) lo que les lleva a adquirir un sistema explicativo coherente con la resistencia del vacío. Dibujan partículas de aire que dejan huecos

en el aire expandido. En el aire comprimido dichas partículas están más unidas y más pequeñas y ya no quedan huecos.

Dibujan partículas de aire que dejan huecos en el aire expandido. En el aire comprimido dichas partículas están más unidas-

13.5. Hay una transformación de los datos lo que les lleva a un sistema explicativo con vacío necesario (partículas – vacío) Dibuja partículas de aire y dice que no

puede haber nada más.



MÓDULO IMAGEN DEL AIRE Y DEL AGUA AL COMPARAR LAS DISTINTAS

COMPRESIBILIDADES

Items Variable Contenido 3.7 a 3. 9 APO Imagen del aire y del agua después de experimentar sus

distintas compresibilidades/ Dibujos y explicaciones verbales.

14.1. Conciben ambas sustancias continuas. La explicación de las distintas compresibilidades radica en la propia naturaleza de las sustancias. No cambian sus concepciones anteriores,

esto es, la experiencia de compresibilidad no modifica sus esquemas continuos ni del aire ni del agua..

No cambia sus concepciones anteriores, esto es, la experiencia de compresibilidad no modifica sus esquemas continuo del agua y continuo con huecos del aire.

Retroceden en su concepción del agua para la que había llegado anteriormente a una imagen de huecos en un continuo, al sentir la necesidad de que entrara el alcohol. El aire no cambia y sigue siendo concebido como continuo.

Retrocede en su concepción del agua para la que había llegado anteriormente a una imagen de huecos en un continuo, al sentir la necesidad de que entrara el alcohol. El aire no cambia y sigue siendo concebido como continuo con huecos.

14.2. Ajustan sus modelos inestables hasta el momento a las nuevas experiencias de compresibilidad, alcanzando modelos continuos con huecos solamente para el aire (y agua continua) o modelos continuos con huecos para ambas sustancias. Ante las distintas compresibilidades del

agua y del aire si previamente llegó a concebir modelos continuos/huecos tanto para el aire como para el agua, elimina los “huecos” del agua quedando para ésta un modelo “continuo” y dejando para el aire el modelo anteriormente concebido de un “continuo/huecos”

Ante las distintas compresibilidades del agua y del aire si previamente había concebido el aire como un continuo con huecos y el agua con gotitas de agua en un fondo de agua, deja el mismo modelo para el aire, pero para el agua retrocede a un modelo continuo.

Cambia sus concepciones para acoplarlas a las nuevas experiencias. En el caso del aire, sustituye su continuo con manchas representando partículas por “continuo con huecos de oxígeno”. En el caso del agua sustituye su modelo de “partículas/agua” por el mismo de “continuo con menos huecos de oxígeno”. En este último caso del agua quedan menos huecos y por eso es menos compresible (aunque la

experiencia mostraba que no es nada compresible).

Ante las distintas compresibilidades del agua y del aire, introducen “huecos” para el aire, los cuales son añadidos al continuo previamente concebido. Para el agua sigue manteniendo su modelo “continuo con burbujas huecas” que son menos que para el aire, lo que explica su distinta compresibilidad.

Ante las distintas compresibilidades del agua y del aire si previamente había concebido el aire como un continuo y el agua con partículas en un fondo de agua, para el aire agrega huecos pero para el agua retrocede a un modelo continuo.

Cambian sus concepciones para acoplarlas a las nuevas experiencias. En el caso del aire, sustituyen su continuo con puntos por “continuo con huecos de oxígeno”. En el caso del agua mantienen sus modelos de continuo con huecos. En este último caso del agua quedan menos huecos y por eso es menos compresible (aunque la experiencia mostraba que no es nada compresible).

Cambia sus concepciones para acoplarlas a las nuevas experiencias. El aire de continuo pasa a continuo con huecos y retrocede en su concepción del agua para la que había llegado anteriormente a una imagen de huecos en un continuo, eliminando los huecos.

Cambia sus concepciones para acoplarlas a las nuevas experiencias. El aire de continuo con puntos pasa a continuo con huecos y retrocede en su concepción del agua para la que había llegado anteriormente a una imagen de huecos en un continuo, eliminando los huecos.

14.3. Se alcanzan modelos más elaborados (discontinuos aparentes) para una de las dos sustancias. La otra sigue siendo continua. La sustancia continua se comporta así por su propia naturaleza. Para la “discontinuidad aparente” se hace una transposición de la propiedad macroscópica a los fondos microscópicos. Se mantiene para el aire el modelo

“partículas/vacío gaseoso” anteriormente concebido. En cambio, para el agua se eliminan los huecos de su modelo “continuo con burbujas” quedando un modelo continuo para ésta.



Se mantienen los modelos anteriormente concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “partículas/otros gases” y para el agua “continuo”.

Se mantienen los modelos anteriormente concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “continuo/partículas de aire” y para el agua “partículas/agua”

Se mantienen los modelos anteriormente concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo partículas con fondo etéreo” y para el agua “continuo con partículas” pegando unas con otras”.

Se mantiene para el aire el modelo “partículas/vacío gaseoso” anteriormente concebido y para el agua “partículas fondo de agua”.

14.4. Se alcanzan modelos “discontinuos aparentes” para ambas sustancias, esto es, se hace una transposición de las propiedades observadas a los fondos de las partículas. Las explicaciones se basan en la naturaleza de los fondos. Se mantienen los modelos anteriormente

concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “partículas/aire” y para el agua “partículas/agua”.

Se mantiene el modelo “partículas/agua” para el agua pero en el caso del aire se salta desde un modelo “continuo” a otro de “partículas/aire”.

Se mantiene el modelo “partículas /oxígeno” para el aire. En cambio para el agua se hace una pequeña modificación pasando

de un modelo continuo/huecos vacíos a continuo/partículas.

Se mantienen el modelo anteriormente concebido para el aire: modelo “partículas/con huecos” y para el agua, modelo “agua con huecos en fondo de agua” se eliminan los huecos.

Se mantienen el modelo anteriormente concebido para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “partículas/con huecos” y para el agua, modelo “partículas en fondo de agua”..

14.5. Se alcanzan modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para el aire. El agua sigue siendo discontinua aparente (partículas/fondo lleno). Las explicaciones intentan ser algo más elaboradas que la mera transposición al nivel microscópico. Cambia sus modelos tanto del aire como

del agua para ajustarlos a las nuevas experiencias. En el caso del aire pasa de concebir “partículas/sin huecos” a “partículas/huecos”. En el caso del agua pasa de concebirla “continua” a un nuevo modelo de “partículas/líquido”.

Se mantiene el modelo de “partículas/huecos vacíos” para el aire. En el caso del agua, dado que no es compresible, se pasa de concebir “partículas/huecos vacíos” a “partículas sin huecos”.

Se mantiene el modelo de “partículas/huecos” para el aire y en el agua “partículas/fondo de agua”.



MÓDULO GAS COLOREADO

Items Variable Contenido 3.10 a 3.11 GCO ¿Cómo es posible que el gas coloreado ocupe todo el

recipiente, aún después de sacar parte del mismo?/Imagen del gas coloreado/ Dibujos y explicaciones verbales.

15.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos. Hacen dibujos continuos naranjas más o

menos intensos, según la cantidad de gas. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos (gas más expandido y gas más comprimido).

15.2. Aún dominados por la percepción, introducen algún elemento de discontinuidad para dar una explicación a la compresibilidad del gas. Conciben el gas coloreado como un

continuo con huecos que explican la compresibilidad del mismo.

15.3. Aún dominados por la percepción, introducen elementos (partículas) novedosos. La explicación se da en el nivel de la legalidad, de manera que las partículas no son protagonistas del comportamiento del gas. Concibe el gas coloreado como formado

íntegramente por partículas naranjas más o menos disueltas en un fondo de partículas más disueltas. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas.

Conciben el gas coloreado como formado por partículas de aire coloreado en un fondo de la misma naturaleza. Al sacar gas, quedan menos partículas y también un fondo más claro.

Concibe el gas coloreado como formado por partículas de aire en un seno de “nada” coloreado. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas. También queda menos “nada” coloreado.

15.4. Transforman los datos perceptivos, lo que lleva a usar modelos con fondos transparentes. Se encuentra explicación del comportamiento del gas en la hinchazón de las partículas. 15.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar modelos con fondos transparentes. Se encuentra explicación del comportamiento del gas en la disminución y

separación de las partículas. Se evita aceptar el vacío en la materia. Conciben el gas naranja como formado por

partículas de aire y partículas de color en un fondo de aire. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo de vacío gaseoso o de aire. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Conciben el gas naranja como formado por partículas de oxígeno y partículas de color en un fondo de oxígeno. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo de oxígeno expandido. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. El fondo queda más expandido aún.

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire naranja en un fondo de oxígeno. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

15.6. La necesidad de explicar sus observaciones les lleva a admitir un modelo de partículas y vacío necesario. Se explica el comportamiento del gas con la disminución y separación de las partículas. Concibe el gas naranja como formado por

partículas naranja y nada más. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Concibe el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Concibe el gas naranja como formado por partículas de oxígeno y partículas de gas naranja en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Concibe el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. En el gas comprimido no hay huecos.



3.4.3 Módulos categoriales de los estudiantes universitarios en el pretest y en

el postest



1.1. Dan explicaciones en el nivel de

legalidad. No hay ninguna intención de concebir microscópicamente.

1.2. Dan explicaciones macroscópicas más elaboradas. Sigue sin haber intención de concebir el proceso microscópicamente.

El agua entra por las grietas de la acuarela.

El agua entra por los lados y por el centro de la acuarela.

La pintura se desintegra con el agua.

1.3. Dan explicaciones microscópicas que incluyen una acuarela como polvo compacto.

El agua convierte la acuarela de estado sólido a estado líquido “soltando” sus átomos.

El agua disuelve la parte de la acuarela donde toca, esto es, algún elemento de la acuarela pasa al agua.

El agua disuelve las partículas de pintura, se mezcla con la acuarela y la pintura se ablanda.

El agua disuelve las partículas sólidas de acuarela mezclándose con las partículas de agua.

1.4. Dan explicaciones microscópicas que ponen de manifiesto la existencia de huecos pequeños previos en la acuarela.

El agua va soltando la acuarela, aunque puede ser que también entre en ella tenga poros.

Hay poros en la acuarela por los que entra agua.

El agua entra en la acuarela igual que el agua de lluvia en la tierra.

La acuarela es como un polvo apelmazado y el agua entra por los huecos.

El agua va humedeciendo la pintura y lo hace penetrando a través de la superficie.

El agua se va metiendo por los agujeritos de la acuarela como si fuera un colador …..

En la acuarela hay pequeños huecos por donde penetra el agua.

El agua humedece a la acuarela cuando entra entre sus poros.




Items Variable Contenido 1.4 PIN Capacidad de relación (grosor del pelo del pincel, nº

de pelos, superficie de contacto)

2.1. No intentan relacionar o, si lo intentan no lo consiguen, los elementos de la cadena: grosor del pelo- nº de pelos- superficie. El pincel de pelos gruesos es mejor porque

chupa más pintura, al tener los pelos más gruesos.

El pincel de pelo fino es mejor porque puedo pintar mejor los bordes.

2.2. Buscan hacer relaciones parciales dentro de la cadena grosor del pelo = > nº de pelos, = >superficie de contacto. Dichas relaciones son incorrectas. El pincel “grueso” es mejor porque tiene más

pelos. El pincel de pelos gruesos es mejor porque

tiene más superficie. El pincel de pelo grueso es mejor porque tiene

más pelos.


grueso tiene más pelos. El pincel de pelo fino es mejor porque sería

capaz de sacar más acuarela. El pincel de pelo fino es mejor porque puede

guardar más pintura entre los pelos. 2.4. Hacen la cadena de relaciones correctamente. El pincel de pelo fino es mejor porque tiene

más pelos y por lo tanto más superficie total que el de pelo grueso.

El pincel de pelo fino es mejor porque tiene más sitio entre los pelos y así saca más pintura.




Items Variable Contenido 1.5 – 1.6 AMA Sólido granular/Dibujo y explicación

3.1. Dominados por la percepción. Hacen dibujos que se corresponden enteramente con la misma. Modelo 2: Continuo amarillo: Dibujo donde el

amarillo se distribuye uniformemente por toda la gota.

3.2. Aún dominados por la percepción. Introducen elementos que no se corresponden enteramente con ella. 3.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes. Modelo5: Continuo transparente-puntos

amarillos de agua y acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntitos amarillos que representan las “partículas del agua que han agarrado la acuarela”.

Modelo 6: Continuo transparente-puntos diversos de “cosas que pueden estar en el agua”: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntos de distintas formas que representan “las partículas de todo lo que puede estar en el agua” (oxígeno, hidrógeno, microorganismos, cloro, partículas de acuarela).

Modelo 7: Continuo transparente-puntos amarillos de acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntos amarillos que representan “las partículas de acuarela”.


la acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo indeterminado, aparecen puntos que representan las partículas del agua y otros puntos que representan las de acuarela. En los huecos se puede concebir que: - hay más agua. - no hay huecos. - hay más partículas disueltas. - representan las moléculas de agua con

los símbolos de los átomos. - representan las moléculas de agua

formadas por tres esferas. Modelo 9: Puntos para el agua – puntos para

la acuarela - nada: Dibujo donde, sobre un fondo vacío, aparecen puntos que representan las partículas del agua y otros puntos que representan las de acuarela. En los huecos, “no puede haber nada, pues si hubiera algo, eso también estaría formado por partículas y entonces ya no sería hueco entre partículas”.




UN SÓLIDO GRANULAR


1.7 – 1.14 AMP ¿Cómo concibe la disolución, incluso después de la contraprueba?

4.1. Dominados por la percepción, hacen dibujos que se corresponden enteramente con lo que perciben. La conservación de la cantidad de sustancia no les lleva a la necesidad de pintar la acuarela cuando todo se ve transparente. A pesar de reconocer que hemos echado algo de amarillo, está conforme con hacer un círculo blanco para la ilustración 2 y continuos amarillos (Modelo 2) para las ilustr. 1 y 4). 4.2. Aún dominados por la percepción, hacen dibujos que se corresponden enteramente a la misma. La conservación de la cantidad de sustancia les lleva a la necesidad de pintar amarillo cuando se ve transparente. 4.3. En un principio, no transforman nada los datos pero la contraprueba les lleva a hacerlo en mayor o menor extensión corrigiendo su ilustración 1. Comienzan haciendo continuos amarillos

(Modelo2) en la ilustración 1 pero continúan con puntos amarillos de acuarela sobre un fondo de agua transparente (Modelo 7) corrigiendo la ilustración 1 con este nuevo modelo.

4.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer dibujos con fondos transparente con puntos amarillos “aunque a simple vista lo veamos todo amarillo”. Siguen utilizando el Modelo 6 (continuo

transparente – puntos diversos de cosas que están en el agua) para todas las ilustraciones.

Siguen utilizando el Modelo 7 (continuo transparente – puntos amarillos para la acuarela) para todas las ilustraciones.

4.5. Desde un principio transforman en

cierta medida los datos perceptivos, pero esa capacidad de transformación evoluciona con la contraprueba lo que les lleva a corregir sus primeros dibujos.

Modelo 4(continuo amarillo - puntos amarillos de agua y acuarela) para ilustración 1, Modelo 5 (continuo transparente – puntos amarillos de agua y acuarela) para la ilustración 2 y Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para la acuarela – fondo de oxígeno) para la ilustración 4. Este nuevo modelo es utilizado para corregir sus ilustraciones anteriores.

Modelo 5 (continuo transparente – puntos amarillos de agua y acuarela) para la ilustración1 Modelo 7(continuo transparente – puntos amarillos para la acuarela) para ilustración 2 y Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para la acuarela – fondo de oxígeno) para la ilustración 4. Este nuevo modelo es utilizado para corregir sus ilustraciones anteriores.

4.6. Desde un principio, transforman los datos perceptivos, incluso para el fondo transparente del agua. Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para

la acuarela – fondo lleno) para todas las ilustraciones.

Modelo 9 (puntos para el agua – puntos para la acuarela – nada) para todas las ilustraciones.







5.1. Dominados por la percepción. Hacen dibujos que corresponden con la misma. 5.2. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que deducen de la transformación. Realiza dibujos continuos verdes (Modelo 2)

para el agua caliente, pero pasan a hacer dibujos donde representan puntos verdes de colorante que no se han disuelto en el seno de un continuo verde (Modelo 3) para el agua fría y para el agua templada.

5.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes de agua. En un principio hace dibujos donde sobre un

fondo verde coloca partículas de agua con color (Modelo 4) para todas las ilustraciones pero seguidamente se arrepiente y hace nuevos dibujos con fondo transparente y puntos verdes de agua y colorante (Modelo 5). El número de puntos aumenta al aumentar la temperatura.

Mantiene el esquema de dibujar sobre un fondo transparente representando al agua, formas diversa que representan “todas las cosas que pueden estar en el agua” y también partículas de colorante verde (Modelo 6). Este mismo esquema es utilizado independiente de la temperatura del agua.

Mantiene su Modelo 7 utilizado ya en la disolución de sólido granular, realizando dibujos donde, sobre un fondo transparente de agua, destacan puntos verdes que representan “las partículas de colorante”

5.4. La necesidad les lleva a hacer dibujos donde hay también transformación para el fondo de agua Por primera vez hacen dibujos donde

consideran necesario transformar el fondo

que pasa de ser transparente a algo más indefinido para explicar la diferencia de comportamientos con la temperatura. Pasan por tanto, de tener un Modelo 5 o 6 (fondo continuo transparente, puntos de agua y de colorante o “de todo lo que puede haber en el agua”) a tener un Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para el colorante – algo). El fondo de todas esas partículas puede ser concebido: - lleno de más agua. - hay más partículas disueltas. - lleno de algún gas o algo.

Por primera vez hacen dibujos donde

consideran necesario transformar el fondo que pasa de ser agua a algo más indefinido para explicar la diferencia de comportamientos con la temperatura. Pasan por tanto, de tener un Modelo 7 (fondo de agua – puntos de colorante) a tener un Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para el colorante – algo). El fondo de todas esas partículas puede ser concebido con más partículas disueltas.

Mantienen su esquema anterior de considerar la disolución como formada por partículas de agua – partículas de colorante – algo (Modelo 8). El fondo de todas esas partículas puede ser concebido: - lleno de oxígeno. - hay más partículas disueltas. - lleno de algún gas o algo. - sin huecos. - hay más agua

5.5. La necesidad y/o el conocimiento previo les lleva a admitir el espacio vacío. Por primera vez admiten la existencia de

vacío y nada más (Modelo 9).

Continúan explicando esta experiencia con el Modelo 9.







6.1. La explicación no pasa de ser una descripción de los hechos observados (Nivel de legalidad exclusivamente). 6.2. Se da una explicación causal que puede ser más o menos válida, pero que permanece en el plano macroscópico (nivel macroscópico exclusivamente). El calor hace que el colorante se extienda

más rápido. El calor hace que el colorante se extienda

más rápido y vaya soltando el color. El calor hace que la gota de colorante se

extienda más rápidamente. El calor hace que la gota se mueva más y

deje mejor color. Al aumentar la temperatura, aumenta la

velocidad de disolución. El calor hace que la gota se vaya extendiendo.

En el agua caliente el colorante reacciona más rápido con el agua.

Dependiendo de la temperatura va a ser la intensidad o rapidez del sólido al disolverse.

6.3. La explicación se fundamenta en la división en partículas de la gota de colorante. (Nivel macroscópico – microscópico). 6.4. La explicación se fundamenta tanto en las partículas del agua como en las del colorante (Nivel explicativo macroscópico-1) El tamaño de las partículas disminuye cuando

aumenta la temperatura.

Las partículas de acuarela se mueven más en agua caliente. AU7. BU3, BU5, BU7, BU11, BU16.

La velocidad de las partículas de agua y de acuarela aumenta al aumentar la temperatura y se mezclan más rápido.

Las partículas se separan más con el agua caliente.

6.5. La explicación se fundamenta en las partículas del agua exclusivamente. No obstante, no coincide con la interpretación académicamente aceptada (Nivel explicativo microscópico 2). La temperatura afecta a la separación de las

partículas de agua y quedan huecos para que pase el colorante.

El calor dilata los huecos de oxígeno y encoge las partículas, dejando pasar más colorante.

Hay menos moléculas de agua en el agua caliente… se han evaporado… deja pasar mejor el colorante.

En el agua caliente los enlaces de hidrógeno se rompen y dejan pasar al colorante. En el agua fría son muy fuertes.

6.6. Las explicaciones se fundamentan en la velocidad de las moléculas del agua. Esta explicación es aceptada académicamente (Nivel explicativo microscópico 3). Las moléculas de agua caliente se mueven

con velocidad mayor cuando la temperatura es mayor y rompen mejor la gota.

La velocidad de las partículas del agua varía con la temperatura y mueven a las del colorante.




Items Variable Contenido 2.1 – 2.4 ALA Disolución líquido-líquido con disminución del volumen

aparente/previsiones del peso y de la altura al agitar

7.1. Imaginan que al agitar el alcohol y el agua quedará todo mezclado… Las previsiones de la altura y el peso indican generalmente una indiferenciación de estos conceptos. 7.2. Piensa que al agitar el alcohol y el agua se quedará todo mezclado y se producirá un calentamiento de la mezcla y una dilatación. La altura aumenta y el peso no cambia. Las moléculas de agua toman el calor del

alcohol y se van para arriba. 7.3. La experiencia les evoca la mezcla de dos líquidos inmiscibles, tales como aceite y agua. Preven el mismo peso y la misma altura. El agua es más densa y quedará abajo. 7.4. La experiencia les evoca la mezcla normal de dos líquidos miscibles. Preven el mismo peso y la misma altura. Quedará todo mezclado con el mismo peso y

la misma altura. Van a ser iguales ya que la presión y la

temperatura no cambian. No cambian porque al ser igual la presión no

va a modificar las cantidades de cada uno.

Porque el tubo se encuentra cerrado y no libera nada al exterior.

Porque al estar tapado el alcohol no se evapora.

Porque se han mezclado pero las cantidades siguen siendo las mismas.

Porque no se perdió alcohol ni agua destilada sino que se concentró.

Porque sólo va a cambiar la posición de las partículas.

Porque los reactivos y los productos son los mismos.

7.5 Hacen una previsión coincidente con lo que sucederá, considerando que todo quedará mezclado con el mismo peso pero menor altura. El alcohol bajará, disminuye la altura…pero el

peso no cambia. Las partículas de alcohol bajan…se meten

entre las del agua. Surgen enlaces entre las partículas de agua y

de alcohol. El alcohol se evapora por el calor que genera

la agitación. El alcohol cambia de estado, pasa a gas.



MÓDULO DIFERENCIACION PESO – ALTURA

Items Variable Contenido 2.7 – 2.8 PAL Predicción del peso al observar una disminución del

volumen en la mezcla del alcohol y del agua

8.1. No conservan el peso, bien porque carezcan de esta capacidad o bien porque se dejan llevar por la perturbación., Disminuirá porque ahora hay menos cantidad. Aumentará (NO lo había previsto así).

8.2. Conservan el peso, a pesar de la perturbación, utilizando el mecanismo de la identidad de sustancia. El peso no cambiará porque no entra ni sale

nada. No cambia porque es la misma cantidad de

partículas. No porque no aumenta el volumen de la

sustancia. No cambia porque la presión y la temperatura

no varía.




Items Variable Contenido 2.5, 2.6,

2.9, 2.10 y 2.11



9.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de legalidad. 9.2. Aún dominado por la percepción, aprovecha algún elemento de la misma para dar una explicación a la disminución de altura. Dibuja el agua como un “continuo de agua

con burbujas huecas” y el alcohol como un “continuo de alcohol con burbujas huecas”. Algunas burbujas explotan al agitar el tubo.

9.3. Hay cierta transformación de los datos, aunque ésta no sea lo suficientemente elaborada como para constituir un sistema explicativo. Por tanto no hay explicación o al menos no se sabe reaccionar ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura. Dibujan el agua como “gotitas de agua en

un fondo de agua” y el alcohol como “los componentes del alcohol en un fondo de agua” (ambos se diferencian sólo en sus componentes). En la mezcla están las gotitas de agua y los componentes del alcohol en un fondo de agua.

Dibujan el agua como “partículas de agua en un fondo de agua” y el alcohol como “partículas de alcohol en un fondo de alcohol”. En la mezcla están las partículas del agua y del alcohol mezcladas en un fondo de agua y alcohol.

9.4. Hay cierta transformación de los datos que resulta útil para explicar de forma artificiosa la disminución de la altura. Dibuja al agua “con huecos en un fondo de

agua” y el alcohol con “partículas de alcohol

en un fondo de alcohol”. Al agitar las partículas del alcohol se meten dentro de los huecos del agua.

Dibuja el agua con “partículas de agua en un fondo de agua más disuelta” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo de alcohol más disuelto”. Al agitarlos, algunas partículas de alcohol quedan absorbidas dentro de las del agua.

9.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer un modelo común para ambas sustancias que además les permite dar una explicación a la disminución de la altura. Hay resistencia a la admisión del vacío absoluto. Dibujan el agua con “partículas de agua en

un fondo de gas” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo del mismo gas”. Al mezclarlos, el gas se comprime.

Dibujan el agua con “partículas de agua en un fondo de gas” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo del mismo gas”. Al mezclarlos, el gas se desplaza hacia arriba.

9.6. La necesidad de explicar la experiencia les lleva, por primera vez, a admitir espacios vacíos entre las partículas. Dibujan el agua con “partículas de agua y

vacío” y el alcohol con “partículas de alcohol y vacío”. En la mezcla no hay más que “partículas de alcohol y agua más unidas y vacío”.

Dibujan el agua con “partículas de agua y vacío” y el alcohol con “partículas de alcohol y vacío”. En la mezcla no hay más que “partículas de alcohol y agua a igual distancia y vacío”.



MÓDULO PREDICCIÓN DE LA MEZCLA DEL AGUA Y DEL ALCOHOL

COLOREADOS



10.1. No ocurre lo mismo: el peso no cambia pero la altura ya no baja o baja menos. El colorante impide que el alcohol se

comprima. Al haber más moléculas, ahora no se

pueden acercar tanto las de agua y alcohol.

10.2. Si ocurre lo mismo: el peso no cambia y la altura baja lo mismo.



MÓDULO REACCIÓN ANTE LA MEZCLA DEL AGUA Y DEL ALCOHOL

COLOREADOS



11.1. Hace dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos o es una explicación de compromiso. Hace círculos continuos coloreados tanto

para el alcohol azul como para el agua roja y para la mezcla. No hay explicación o ésta se limita a considerar que el alcohol se va para abajo y así baja la altura.

11.2. Aún dominados por la percepción, aprovechan algún elemento percibido para dar una explicación a la disminución de la altura. 11.3. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que deducen de la transformación. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos, no reaccionando ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura. Conciben el agua con “partículas rojas de

colorante y un continuo de agua roja” y el alcohol con “partículas azules de colorante en un continuo de alcohol rojo”. En la mezcla están todas las partículas de colorante en el fondo del agua roja y del alcohol azul. La explicación consiste en decir que el alcohol baja y así ocupa menos.

Concibe el agua con “partículas rojas de colorante en un fondo de agua roja” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. En la mezcla las partículas de alcohol azul se meten dentro de las de agua rojas. Los fondos mezclados de agua roja y alcohol azul.

Conciben el agua con “partículas de agua y fondos vacíos” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. Al agitar las partículas de alcohol se meten en los huecos de las partículas del agua roja. El fondo queda de alcohol azul

Conciben el agua con “partículas rojas en un fondo de agua roja” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. En la mezcla las partículas se mezclan y los fondos también. No hay explicación a la disminución de altura, o, al menos, no hay reacción ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura.

11.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar modelos con fondos transparentes. No hay explicación o ésta recurre a respuestas de compromiso o a artificios. Conciben el agua con “partículas de agua

roja en un fondo de agua” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol”. En la mezcla todas las partículas se mezclan y los fondos también. No hay explicación.

Conciben el agua con “huecos y partículas de colorante rojo en un fondo de agua” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol”. Al agitar las partículas del alcohol se meten en los huecos del agua. Se mezclan las partículas de colorantes y los fondos de agua y de alcohol.

11.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar un modelo común para ambas sustancias que además les permite dar una explicación a la disminución de la altura. Hay resistencia a la admisión del vacío absoluto (fondos de gas o de sustancia etérea. Conciben el agua con “partículas de agua

roja en un fondo de gas” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de gas”. Al mezclarlos se forman nuevas partículas lilas y el fondo del gas comprimido.

Conciben el agua con “partículas de agua roja en un fondo de gas” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de gas”. Al agitar las partículas resultan mezcladas y algo de gas se desplaza hacia arriba.

11.6. La necesidad de explicar la experiencia les lleva a seguir admitiendo espacios vacíos entre las partículas (ya se concebían en la mezcla de alcohol y agua). Conciben el agua formada por “partículas

de agua, partículas de colorante y huecos necesarios” y el alcohol formado por “partículas de alcohol, partículas de colorante y huecos necesarios”. Al agitar las partículas se mezclan no quedando ya huecos en la mezcla.

Conciben el agua formada por “partículas de agua, partículas de colorante y huecos



necesarios” y el alcohol formado por “partículas de alcohol, partículas de colorante y huecos necesarios”. Al agitar las

partículas se mezclan quedando también huecos en la mezcla.




Items Variable Contenido 3.1, 3. 2 PAI Peso del aire en el interior de un globo/ Predicciones y

reacción ante la constatación de una balanza/ Explicaciones verbales.

12.1. No concibe el peso del aire. Antes y después de la constatación empírica. Piensa que la causa del incremento de la medida de la balanza es el aumento del volumen del globo. 12.2. En un principio no concibe el peso del aire. Después de la constatación empírica pueden llegar a admitirlo pero mantienen sus dudas al respecto. Antes de pesarlo piensa que el globo

pesará menos. Después, lo admite con reservas.

12.3. En un principio no conciben el peso del aire. Sin embargo después de la constatación empírica ellos llegan por sí mismos a admitir que el aire pesa. Antes de pesarlo creen que el globo pesará

igual inflado que desinflado, pues el aire no

pesa. Después del uso de la balanza, piensan que el aire pesa, poco pero pesa.

Antes de pesarlo cree que el globo pesará igual inflado que desinflado, pues el aire no pesa. Después del uso de la balanza dice que “el aire de adentro pesa porque es distinto del aire normal”.

12.4. Conciben el peso del aire pero no creen que éste seas detectado por la balanza. Después de la constatación empírica reconocen el error en su estimación. Antes de pesarlo creen que el globo pesará

igual inflado que desinflado, pues el aire del interior pesa algo pero, tan poco, que no se notará en la balanza.

12.5. Conciben el peso del aire y confirman su predicción al constatarlo empíricamente. Antes del uso de la balanza preven que el

aire del interior del globo pesa.




Items Variable Contenido 3.3 a 3. 6 AAN Imagen del aire antes y después de jugar con la jeringa y

comprobar la alta compresibilidad/ Dibujos y explicaciones verbales.

13.1. Conciben el aire continuo. La compresibilidad del aire no les lleva a inferir ningún aspecto de discontinuidad. 13.2. Concibe el aire continuo pero introducen “aspectos de discontinuidad” para explicar la compresibilidad del aire. Dibuja continuos con huecos que al apretar

el globo se van a llenar con el aire de abajo que irá a ocuparlos.

13.3. Introducen elementos de discontinuidad (partículas sobre fondos continuos de aire) pero éstos no forman un sistema explicativo. Por tanto no hay explicación o, al menos, no hay reacción ante la contradicción que supone tener fondos llenos de aire. Dibuja continuos de aire con “puntitos de

aire” sobre los mismos. Dichos puntitos están más separados antes y más cercanos después.

Dibujan continuos de aire con partículas de aire sobre los mismos. Dichas partículas están más separadas antes y más cercanas después.

Conciben partículas de CO2, O2, motas de polvo, todo lleno de partículas de gases que están más separadas antes y más unidas después de la compresión del aire.

13.4. Hay una transformación de los datos (partículas sobre fondos etéreos) lo que les lleva a adquirir un sistema explicativo coherente con la resistencia del vacío. Dibujan partículas de aire en un seno

etéreo indefinido (no puede haber nada, será algún gas).

Dibujan partículas de aire en un seno etéreo indefinido (no puede haber nada, será oxígeno o algo).

Dibujan partículas de aire en un seno etéreo indefinido (no puede haber nada, será oxígeno quizás con huequitos).

Dibujan partículas de aire que dejan huecos en el aire expandido. En el aire comprimido dichas partículas están más unidas y más pequeñas y ya no quedan huecos.

Dibujan partículas de aire que dejan huecos en el aire expandido. En el aire comprimido dichas partículas están más unidas, aún quedan huecos.

13.5. Hay una transformación de los datos lo que les lleva a un sistema explicativo con vacío necesario (partículas – vacío). Concibe el aire con partículas de aire y

nada en los huecos de las mismas pero cree que tiene que haber algo.

Dibujan partículas de aire y dicen explícitamente que no puede haber nada más porque si lo hubiera eso también estaría formado por partículas.

Dibujan partículas de oxígeno y dice explícitamente que no puede haber nada más.

Dibujan partículas de aire y dice que no puede haber nada más.

13.6. Hay una transformación de los datos lo que les lleva a un sistema explicativo con vacío y con movimiento necesario (partículas, vacío y movimiento). Concibe el aire con partículas

continuamente en movimiento. Dicho movimiento es el que genera la tendencia a igualar la presión atmosférica del aire. Entre las partículas no hay nada más.

Conciben el aire con partículas continuamente en movimiento Entre las partículas no hay nada más.

Conciben el aire con partículas continuamente en movimiento Entre las partículas hay espacios vacíos.



MÓDULO IMAGEN DEL AIRE Y DEL AGUA AL COMPARAR LAS DISTINTAS

COMPRESIBILIDADES



14.1. Conciben ambas sustancias continuas. La explicación de las distintas compresibilidades radica en la propia naturaleza de las sustancias. 14.2. Ajustan sus modelos inestables hasta el momento a las nuevas experiencias de compresibilidad, alcanzando modelos continuos con huecos solamente para el aire (y agua continua) o modelos continuos con huecos para ambas sustancias. Ante las distintas compresibilidades del

agua y del aire introduce “huecos” solamente para el aire, los cuales son añadidos al continuo previamente concebido. El agua sigue siendo continua.


“partículas/vacío gaseoso” anteriormente concebido. En cambio, para el agua se eliminan los huecos de su modelo “continuo/huecos” quedando un modelo continuo para ésta.

Se mantienen los modelos anteriormente concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “continuo/partículas” y para el agua “partículas/agua”


concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “partículas/con huecos vacíos” y para el agua “partículas/fondo con huecos”. La explicación consiste en añadir que los huecos del agua son muy pequeños.

Se mantiene el modelo “partículas/agua” para el agua y en el caso del aire “partículas/huecos vacíos”.

Se mantiene el modelo “partículas/gas” tanto para el aire como para el agua pero introduciendo la salvedad de que las

partículas en el agua están ya rozando unas con otras.

14.5. Se alcanzan modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para el aire. El agua sigue siendo discontinua aparente (partículas/fondo lleno). Las explicaciones intentan ser algo más elaboradas que la mera transposición al nivel microscópico. Se mantiene el modelo de

“partículas/huecos vacíos” para el aire. En el caso del agua, dado que no es compresible, se pasa de concebir “partículas/huecos vacíos” a “partículas sin huecos”.

Se mantiene el modelo de “partículas/ vacío” para el aire y en el agua “partículas/fondo de agua”.

Se mantiene el modelo de “partículas/vacío” para el aire. En el caso del agua, dado que no es compresible, se pasa de concebir “partículas/fondo gas” a “partículas/algo”.

Se mantiene el modelo de “partículas/huecos” para el aire. En el caso del agua, dado que no es compresible, se pasa de concebir “partículas/huecos vacíos” a “partículas/algo”

Se mantiene el modelo de “partículas/ seno etéreo” para el aire. En el caso del agua, dado que no es compresible, se pasa de concebir “partículas/fondo de gas” a “partículas/algo”.

14.6. Se mantienen los modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para ambas sustancias, a pesar de que no constituyan un sistema lo suficientemente explicativo como para dar cuenta de las distintas compresibilidades. Explicaciones bloqueadas. Se mantiene los modelos “partículas/vacío”

tanto para el aire como para el agua, sin encontrar solución entonces al por qué el aire es compresible y el agua no.

14.7. Se mantienen los modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para ambas sustancias, introduciendo estrategias o disposiciones que explican las distintas compresibilidades. Explicaciones desbloqueadas. Se mantienen los modelos

“partículas/vacío” tanto para el aire como para el agua y se añade que las partículas de agua están pegadas unas a otras, impidiéndose su compresibilidad.



14.8. Se alcanzan modelos discontinuos avanzados (partículas/vacío/fuerzas) para ambas sustancias, lo que se deduce como una necesidad derivada de las diferentes compresibilidades. Se mantienen los modelos

“partículas/vacío” tanto para el aire como

para el agua y se añade que las partículas de agua deben estar sometidas a unas fuerzas de repulsión enormes que impide su acercamiento. Entre las partículas de aire normal, dichas fuerzas son nulas, pero entre las del aire comprimido, deben ser tan grandes como en el agua.





3.10 a 3.11 GCO ¿Cómo es posible que el gas coloreado ocupe todo el recipiente, aún después de sacar parte del mismo?/Imagen

del gas coloreado/ Dibujos y explicaciones verbales.

15.1. Hace dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos. Hace dibujos continuos azules y naranjas

(interpretando el aire y el gas naranja) más o menos intensos, según la cantidad de gas. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos (gas más expandido y gas más comprimido).

15.2. Aún dominados por la percepción, introducen algún elemento de discontinuidad para dar una explicación a la compresibilidad del gas. 15.3. Aún dominados por la percepción, introducen elementos (partículas) novedosos. La explicación se da en el nivel de la legalidad, de manera que las partículas no son protagonistas del comportamiento del gas. Conciben el gas coloreado como formado

íntegramente por partículas naranjas más o menos disueltas en un fondo de partículas más disueltas. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas.

Conciben el gas coloreado como formado por partículas de aire coloreado en un fondo de la misma naturaleza. Al sacar gas, quedan menos partículas y también un fondo más claro.

Conciben el gas coloreado como formado por partículas de oxígeno con un fondo de gas coloreado. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas. El fondo queda también más expandido.

Concibe el gas coloreado como formado por partículas de aire en un seno de “nada” coloreado. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas. También queda menos “nada” coloreado.

Conciben el gas coloreado como formado por partículas de aire en un seno de “nada” coloreado. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas.

15.4. Transforman los datos perceptivos, lo que lleva a usar modelos con fondos transparentes. Se encuentra explicación del comportamiento del gas en la hinchazón de las partículas. Se concibe el gas naranja como formado

por partículas de aire naranja que lo ocupan todo, pues aumentan o disminuyen de tamaño según queden menos o más partículas en el recipiente.

15.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar modelos con fondos transparentes. Se encuentra explicación del comportamiento del gas en la disminución y separación de las partículas. Se evita aceptar el vacío en la materia. Conciben el gas naranja como formado por

partículas de aire y partículas de color en un fondo de aire. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo de vacío gaseoso o de aire. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Concibe el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo de oxígeno expandido. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. El fondo queda más expandido aún.

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire naranja en un fondo de oxígeno. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

15.6. La necesidad de explicar sus observaciones les lleva a admitir un modelo de partículas y vacío necesario. Se explica el comportamiento del gas con la disminución y separación de las partículas. Conciben el gas naranja como formado por

partículas naranja y nada más. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Conciben el gas naranja como formado por partículas de oxígeno y partículas de gas naranja en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. En el gas comprimido no hay huecos.

15.7. La necesidad de explicar sus observaciones les lleva a admitir un modelo de partículas, vacío, fuerzas y/o movimiento necesarios. Conciben el gas naranja como formado por

partículas de aire naranja en un fondo vacío. Dichas partículas están lejanas entre sí y sometidas a fuerzas casi nulas. Esto



permite poder comprimirlo. En el gas comprimido, las fuerzas de repulsión son grandes e impiden que se pueda seguir comprimiendo.

Se concibe el gas naranja como el formado por partículas naranjas continuamente en movimiento en el seno de un vacío. Dicho

movimiento es el que ocasiona la elasticidad del gas en el interior de la jeringa, esto es, la tendencia que tiene a volver a su posición original, para igualar los movimientos externos de las partículas de aire.



3.5 MATRICES DE DATOS

La comparación de los 15 módulos categoriales construidos para los estudiantes de 12-13 años (apartado 3.4.2) y universitarios (3.4.3) y la alta similitud entre ellos sugirió la posibilidad de integrarlos en una estructura básica común al menos en cuanto a sus categorías principales en la que la forma de razonar de todos los estudiantes tanto antes como después de la intervención didáctica pudiera verse representada. En los Anexos 3 y 4 se describen las categorías empíricas para los estudiantes de 12-13 años y universitarios respectivamente. Como se puede comprobar, los grupos principales de ambos conjuntos de categorías son los mismos. A modo de ejemplo, en la Tabla 13, se muestra la construcción de la variable AMA para los 31 estudiantes de 12-13 años, a partir de los ítems 1.5 y 1.6 del cuestionario, donde se le solicitaba un dibujo y una explicación de cómo imagina el interior de un vasito de color amarillo. Vemos que esta variable tiene 4 niveles o categorías posibles. La categoría 1 se corresponde con dibujos dominados por los aspectos perceptivos (dibujos continuos o continuos con manchas) mientras que la categoría 4 recoge aquellos dibujos donde tanto el agua como la acuarela se representan con puntitos. Los estudiantes ubicados en cada categoría se identifican con un número (E1…E31) seguido de la letra A o B, según provenga de su respuesta antes o después de la intervención didáctica. Así, el estudiante 1 (E1) adquiere el valor 3 en esta variable AMA tanto antes como después de la intervención didáctica (ver que E1A y E1B están situados en el modelo 6-categoría 3 de la variable). Tabla 13. Construcción de la variable AMA para los estudiantes de 12-13 años





donde aparecen zonas amarillentas con distinta intensidad, que incluso pueden llegar a ser transparentes. Representa el agua más o menos coloreada, según la intensidad de la zona. E5A, E7A, E8A, E11A, E12A, E13A, E15A, E17A, E26A, E27A, E28A, E31A.

Modelo 2: Continuo amarillo: Dibujo donde el amarillo se distribuye uniformemente por toda la gota. E16A, E23A.

3.2. Aún dominados por la percepción. Introducen elementos que no se corresponden enteramente con ella. Modelo 3: Continuo amarillo-puntos amarillos de

acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo amarillo que representa el agua coloreada, destacan

agua, destacan puntitos amarillos que representan las “partículas del agua que han agarrado la acuarela”. E9A, E24A, E30A, E12P, E18P.

Modelo 6: Continuo transparente-puntos diversos de “cosas que pueden estar en el agua”: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntos de distintas formas que representan “las partículas de todo lo que puede estar en el agua” (oxígeno, hidrógeno, microorganismos, cloro, partículas de acuarela). E1A, E2A, E3A, E4A, E10A, E18A, E20A, E29A, E1B, E2B, E3B, E5B, E24B, E25B, E26B.

Modelo 7: Continuo transparente-puntos amarillos de acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntos amarillos que representan “las partículas de acuarela”. E6A, E21A, E4B, E6B, E9B, E10B, E14B, E21B, E27B, E28B, E30B



puntitos que simbolizan los “trocitos de acuarela sin llegar a disolverse” E14A, E19A, E22A, E7B, E8B, E11B, E13B, E15B, E16B, E17B, E19B, E22B, E23B, E31B.

Modelo 4: Continuo amarillo-puntos amarillos de agua y acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo amarillo que representa el agua coloreada, destacan puntitos que simbolizan partículas de acuarela”. E25A.

3.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes. Modelo 5: Continuo transparente-puntos

amarillos de agua y acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al

3.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer dibujos donde hay también transformación para el fondo transparente de agua. Modelo 8: Puntos para el agua – puntos para la

acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo indeterminado, aparecen puntos que representan las partículas del agua y otros puntos que representan las de acuarela. En los huecos se puede concebir que no hay huecos. E20B, E29B.

Tras cada categoría se muestran los estudiantes ubicados en ella. Se identifica a los estudiantes con un número (E1…E31) seguido de la letra A o B, según sea su categoría antes o después de la intervención didáctica Así, cada estudiante quedó identificado por un número en cada una de las variables y para cada momento didáctico –antes y después de la intervención didáctica-, resultando de este modo de proceder cuatro matrices de datos, que corresponden a las muestras e instancias que se sintetizan en la Tabla 14. Para distinguir las variables pertenecientes a sendas matrices, les añadimos las letras A o B. Así, AMA_A y AMA_B se refieren a la misma variable AMA recogida antes y después de la intervención didáctica respectivamente. Tabla 14. Matrices de datos construidas en la investigación

Estudiantes Momento didáctico E_PRE 12-13 años Antes de la Intervención E_POS Universitarios Después de la Intervención U_PRE 12-13 años Antes de la Intervención U_POS Universitarios Después de la Intervención Tanto la matriz de datos E_PRE como la E_POS constan de 31 sujetos x 17 variables. Las 17 variables proceden de las 15 identificadas en el cuestionario más las variables personales EDAD y SEXO. Del mismo modo, tanto la matriz de datos U_PRE como la U_POS constan de 30 sujetos x 17 variables, siendo también EDAD y SEXO las adicionadas a las variables construidas a partir de los módulos categoriales. Cabe aclarar que las 15 variables del cuestionario son variables categoriales ordinales y que el número de categorías es distinto en cada variable. El valor con el que cada estudiante queda representado en cada variable no indica más que una relación de orden con la categoría representada. El análisis cuantitativo posterior permitirá dilucidar problemas relacionados con el grado de coherencia del proceso de categorización seguido. Un buen indicador del rendimiento de cada sujeto en la entrevista es el RAE (Resultados Acumulados de la Entrevista). Éste proporciona una valoración cuantitativa



del rendimiento global de la entrevista, si se le asocia el valor numérico del orden jerárquico de la categoría a la que pertenece en cada uno de los módulos categoriales y se van acumulando dichos valores. Dado que en el cálculo del indicador RAE no se ponderan con el mismo grado las distintas variables (el número de categorías asignado a cada variable es distinto) y tampoco se considera el mayor o menor grado de dificultad de cada ítem o grupo de ellos asociado a cada variable, es necesario considerar este valor como una sugerencia adicional supeditada siempre a criterios cualitativos. En las tablas 15, 16, 17 y 18, se muestran las 4 matrices de datos a las que se hace referencia en la tabla 14. Estas constituyen las fuentes de datos a partir de las cuales se realiza el análisis estadístico de los dos capítulos que siguen.



Tabla 15. Matriz de datos E_PRE

Edad Sex AGA-A PIN-A AMA-A AMP-A VER-A TEM-A ALA-A PAL-A ALP-A ACA-A ACP-A PAI_A AAN-A APO-A GCO-A E1 13 M 1 1 3 3 2 1 3 2 2 2 1 3 1 2 1

E2 13 M 1 1 3 3 2 1 4 2 2 2 1 4 1 2 1

E3 12 M 1 1 3 3 3 1 4 2 2 2 1 2 1 1 1

E4 13 F 1 1 3 3 1 1 4 2 1 1 1 4 1 1 1

E5 13 F 1 1 3 1 1 1 4 2 3 1 4 3 2 3 1 E6 13 M 1 1 3 3 1 1 4 2 3 2 3 1 1 2 1

E7 13 F 1 1 1 1 1 1 4 2 1 1 1 4 2 1 1

E8 12 M 1 1 1 1 1 1 4 2 1 1 1 4 1 1 1

E9 12 M 1 1 3 3 2 1 4 2 3 2 3 2 3 3 1 E10 12 M 1 1 3 3 2 1 1 1 2 1 2 4 3 3 2

E11 12 M 1 1 1 1 1 1 4 2 2 1 2 2 3 2 2

E12 12 M 1 1 1 1 1 1 3 2 2 1 2 1 2 2 1

E13 13 M 1 1 1 1 1 1 3 2 2 2 2 2 3 2 2

E14 12 F 1 1 2 2 1 1 4 2 2 2 2 4 1 2 2 E15 12 F 1 1 1 2 1 1 4 2 2 2 2 4 1 2 2

E16 15 F 1 1 1 1 1 1 4 2 1 1 1 4 1 1 1

E17 12 F 1 1 1 1 1 1 4 2 1 2 1 4 1 1 1

E18 12 F 1 1 3 2 1 1 3 2 1 2 1 2 2 2 1

E19 12 F 1 1 2 3 1 1 4 2 1 1 1 4 1 1 2 E20 12 F 1 1 3 3 1 1 3 2 2 1 1 2 2 2 1

E21 12 F 2 1 3 4 3 1 4 2 3 2 3 2 3 2 2

E22 12 F 1 1 2 3 2 1 4 2 3 1 3 4 3 1 2

E23 13 M 1 1 1 2 1 1 4 2 1 1 2 2 1 1 1

E24 12 F 1 1 3 3 2 1 4 2 1 2 1 4 1 1 1 E25 12 F 1 1 2 1 1 1 4 2 1 2 1 4 2 1 1

E26 12 M 1 1 1 1 1 1 3 1 3 1 1 2 1 1 1

E27 12 F 1 1 1 1 1 1 3 2 2 2 2 4 1 2 1

E28 12 F 1 1 1 1 1 1 4 2 2 2 1 4 1 1 1 E29 13 M 2 1 3 1 1 1 3 2 1 2 1 4 3 2 1

E30 12 F 1 1 3 2 3 1 3 2 3 2 3 2 3 3 2

E31 12 F 1 1 1 1 1 1 4 2 3 2 3 4 2 2 1



Tabla 16. Matriz de datos E_POS

Edad Sex AGA-B PIN-B AMA-B AMP-B VER-B TEM-B ALA-B PAL-B ALP-B ACA-B ACP-B PAI_B AAN-B APO-B GCO-B

E1 13 M 2 2 3 4 3 2 5 2 3 2 3 4 3 4 5

E2 13 M 2 3 3 4 3 2 5 2 3 2 3 4 3 4 5 E3 12 M 2 2 3 4 3 2 5 2 3 2 3 4 3 4 5

E4 13 F 2 2 3 4 3 2 5 2 3 2 3 5 3 4 5

E5 13 F 1 2 3 3 2 2 5 2 3 1 4 5 3 4 5

E6 13 M 2 3 3 4 3 3 5 2 4 2 4 4 3 4 5 E7 13 F 1 2 2 3 2 2 5 2 2 2 2 5 3 4 5

E8 12 M 1 2 2 3 2 2 5 2 2 2 2 5 3 3 5

E9 12 M 2 3 3 4 3 2 5 2 4 2 4 4 4 4 6

E10 12 M 1 2 3 4 3 2 3 1 3 1 3 5 4 4 3

E11 12 M 1 2 2 3 3 2 5 2 3 2 3 4 4 4 5 E12 12 M 1 2 3 3 3 2 5 2 3 2 3 4 4 4 5

E13 13 M 2 2 2 3 2 2 5 2 3 2 3 4 4 4 5

E14 12 F 3 3 3 4 4 3 5 2 3 2 4 5 3 3 5

E15 12 F 2 2 2 3 2 2 5 2 3 2 3 5 3 4 6

E16 15 F 2 2 2 3 3 2 5 2 3 2 3 5 3 3 5 E17 12 F 2 2 2 3 3 2 5 2 3 2 3 5 3 3 5

E18 12 F 2 3 3 3 3 3 5 2 3 2 3 5 3 4 5

E19 12 F 2 2 2 3 3 2 5 2 3 2 2 5 3 3 5

E20 12 F 3 4 4 6 4 3 5 2 4 2 4 5 4 5 6 E21 12 F 3 4 3 4 4 3 5 2 4 2 4 5 4 4 5

E22 12 F 2 2 2 3 3 2 5 2 3 2 4 5 4 3 5

E23 13 M 2 2 2 3 2 2 5 2 3 2 3 4 3 3 5

E24 12 F 3 4 3 4 3 3 5 2 3 2 3 5 3 4 6

E25 12 F 2 3 3 4 2 3 5 2 2 2 2 5 5 5 3 E26 12 M 2 2 3 4 2 2 5 2 3 2 3 5 3 3 5

E27 12 F 2 3 3 4 3 3 5 2 3 2 3 5 3 3 5

E28 12 F 2 2 3 4 3 3 5 2 3 2 3 5 3 3 5

E29 13 M 3 4 4 6 4 3 5 2 4 2 3 5 4 5 6

E30 12 F 3 3 3 4 3 3 5 2 3 2 3 5 4 3 5 E31 12 F 2 2 2 3 2 2 5 2 3 2 3 5 3 3 3



Tabla 17. Matriz de datos U_PRE

Edad Sex AGA-A PIN-A AMA-A AMP-A VER-A TEM-A ALA-A PAL-A ALP-A ACA-A ACP-A PAI-A AAN-A APO-A GCO-A

U1 18 F 1 2 4 6 4 2 4 2 3 1 3 3 5 5 5

U2 28 F 1 2 3 4 3 4 4 2 3 2 2 3 3 3 3 U3 21 M 1 3 3 4 3 2 4 2 3 2 3 3 4 4 3

U4 19 F 1 2 4 6 4 3 4 2 5 2 5 3 4 4 3

U5 23 F 1 2 3 4 4 2 4 2 2 2 3 3 4 4 5

U6 22 F 1 1 1 2 2 2 3 2 2 1 2 2 3 3 3

U7 19 M 1 1 1 2 2 3 4 2 3 1 3 2 1 2 3 U8 18 F 1 2 3 4 3 2 4 2 2 1 3 4 4 4 5

U9 21 F 1 1 3 4 3 2 4 2 4 2 3 4 4 4 5

U10 21 F 1 2 4 6 4 2 3 2 4 2 3 4 4 4 3

U11 18 F 1 1 1 2 2 2 3 1 2 1 3 2 3 2 3

U12 19 F 1 1 2 2 3 2 4 2 3 2 3 4 4 4 5 U13 17 F 1 1 3 4 4 2 4 2 3 2 3 4 4 3 5

U14 18 F 3 3 4 6 4 4 4 2 5 2 3 3 4 5 3

U15 19 M 2 3 3 4 4 4 4 2 4 2 5 4 4 5 5

U16 18 M 1 2 3 4 3 2 3 2 3 1 2 3 3 4 4 U17 21 F 1 3 3 4 3 4 4 2 3 2 3 4 3 4 5

U18 19 F 1 3 4 6 4 4 5 2 5 2 5 4 5 5 6

U19 17 F 1 2 3 4 3 2 4 2 3 2 3 4 4 3 3

U20 18 M 1 2 3 4 3 2 4 2 3 2 3 3 3 4 5

U21 36 M 3 2 3 4 4 2 4 2 4 2 5 4 4 4 5 U22 21 F 3 3 3 4 4 2 5 2 4 2 5 4 5 5 6

U23 22 F 1 1 3 4 4 2 4 2 4 2 3 4 4 4 5

U24 19 F 1 1 3 4 3 2 4 2 3 2 3 3 4 4 5

U25 32 M 1 3 4 6 4 2 4 2 3 2 3 3 4 5 3

U26 20 F 1 2 3 4 3 2 4 2 5 2 4 4 4 4 3 U27 18 F 1 2 4 6 4 2 4 2 5 2 5 4 5 5 6

U28 18 F 1 2 3 4 3 2 4 2 5 2 5 4 4 4 5

U29 22 F 1 3 4 6 4 2 4 2 5 1 5 4 5 4 6

U30 27 M 1 2 1 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 3



Tabla 18. Matriz de datos U_POS

Edad Sex AGA-B PIN-B AMA-B AMP-B VER-B TEM-B ALA-B PAL-B ALP-B ACA-B ACP-B PAI-B AAN-B APO-B GCO-B

U1 18 F 4 3 4 6 4 4 5 2 6 2 4 5 5 7 7

U2 28 F 4 3 4 6 4 5 5 2 5 2 5 5 6 5 5 U3 21 M 4 3 4 6 4 4 5 2 5 2 5 5 6 6 6

U4 19 F 4 3 4 6 5 6 5 2 6 2 6 5 6 7 6

U5 23 F 4 3 4 6 5 4 5 2 5 2 5 5 5 5 6

U6 22 F 3 3 3 4 3 3 5 2 5 2 4 5 4 4 5 U7 19 M 3 2 3 4 4 4 5 2 4 2 4 5 4 5 5

U8 18 F 3 3 4 6 5 5 5 2 5 2 5 5 5 5 6

U9 21 F 3 4 4 6 5 5 5 2 5 2 5 5 5 7 6

U10 21 F 4 3 4 6 5 5 5 2 5 2 5 5 5 7 5

U11 18 F 3 2 4 6 4 4 5 2 5 2 5 5 4 6 5 U12 19 F 4 3 4 6 4 5 5 2 5 2 5 5 5 6 6

U13 17 F 4 3 4 6 5 5 5 2 7 2 6 5 5 6 6

U14 18 F 4 4 4 6 5 6 5 2 7 2 6 5 6 7 6

U15 19 M 4 4 4 6 5 5 5 2 6 2 6 5 5 7 6

U16 18 M 3 3 4 6 5 5 5 2 6 2 5 5 5 5 6 U17 21 F 3 4 4 6 4 5 5 2 5 2 6 5 5 6 6

U18 19 F 4 4 4 6 5 6 5 2 7 2 6 5 6 9 7

U19 17 F 2 3 4 6 5 5 5 2 6 2 6 5 5 6 6

U20 18 M 4 3 4 6 4 5 5 2 5 2 5 5 5 6 6 U21 36 M 4 3 4 6 5 5 5 2 6 2 6 5 6 6 6

U22 21 F 4 4 4 6 5 6 5 2 7 2 6 5 6 8 7

U23 22 F 3 3 4 6 5 5 5 2 6 2 6 5 6 7 7

U24 19 F 4 4 4 6 4 5 5 2 5 2 5 5 5 6 7

U25 32 M 4 3 4 6 5 5 5 2 7 2 6 5 6 8 7 U26 20 F 3 3 4 6 4 5 5 2 6 2 6 5 6 5 6

U27 18 F 4 4 4 6 5 6 5 2 6 2 6 5 6 9 7

U28 18 F 3 3 4 6 4 5 5 2 6 2 6 5 5 7 7

U29 22 F 3 4 4 6 5 6 5 2 7 2 6 5 6 9 7

U30 27 M 2 2 2 2 3 3 4 2 4 2 4 5 4 5 4


CAPÍTULO

RESULTADOS I:

APRENDIZAJE DE LOS

ESTUDIANTES

DE 12-13 AÑOS

Capítulo 4: Resultados I. Aprendizaje de los estudiantes de 12-13 años


En este capítulo se va afrontar el estudio del aprendizaje experimentado por los estudiantes de 12-13 años tras la intervención didáctica realizada. Para ello, el capítulo se estructura en tres apartados. En el primero, se realizará la identificación de los niveles iniciales o previos a la intervención; en el segundo la de los niveles finales o posteriores a la misma; y, por último, en el tercer apartado, se analiza el aprendizaje experimentado por estos estudiantes, distinguiendo entre aprendizaje de competencias y de contenidos específicos, y asociando el primero al cambio de nivel de esquemas explicativos puestos en juego por el estudiante. Para el tratamiento estadístico de los datos se ha usado el paquete SPSS 15.0, que pone la Universidad de Granada a disposición de sus alumnos, por ser uno de los programas más potentes y, a la vez, disponer de un gran número de módulos para el tratamiento multivariable. 4.1 IDENTIFICACIÓN DE LOS NIVELES INICIALES DE LOS ESTUDIANTES DE 12-13

AÑOS (MATRIZ E-PRE)

La matriz de datos que recoge el comportamiento de los alumnos de 12-13 años ante la prueba de evaluación, y antes de la intervención educativa, es E_PRE y se muestra en la Tabla 15, situada en el apartado 3.5. En ella, además de las variables personales EDAD y SEXO, aparecen 15 variables que representan el comportamiento de estos estudiantes ante cada ítem o conjunto de ítems con un propósito común establecido (lo que ha sido identificado como módulo categorial) en la prueba de evaluación utilizada. Estas variables son: AGA_A, PIN_A, AMA_A, AMP_A, VER_A, TEM_A, ALA_A, PAL_A, ALP_A, ACA_A, ACP_A, PAI, AAN_A, APO_A y GCO_A. Estas 15 variables son de naturaleza categorial, pues su construcción depende del número de grupos de categorías que se han establecido en las mismas, basándonos generalmente en criterios de analogías y diferencias. Por lo tanto, la distancia entre categorías no obedece a ningún tipo de métrica, como pudiera ser la distancia euclidiana. Por ejemplo, en el módulo categorial que determina la variable AMA se han establecido 4 grupos de categorías, de las cuales, estos estudiantes en esta instancia previa sólo ocupan las tres primeras posiciones y por ello AMA_A sólo adopta los valores 1, 2 y 3. Sin embargo, en el módulo categorial que determina la variable ACP se han establecido 6 grupos de categorías, de las cuales, estos estudiantes en esta instancia previa sólo ocupan las cuatro primeras posiciones y por ello ACP_A sólo adopta los valores 1, 2, 3 y 4 (ver Tabla 15). Por tanto, no se pueden equiparar los sujetos posicionados en el grupo categórico 2 de AMA_A con los del grupo categórico 2 de ACP_A. Son variables categoriales ordinales todas las consideradas en la matriz de datos E_PRE excepto EDAD y SEXO. Para identificar los niveles explicativos iniciales de los estudiantes, se realizará un estudio exploratorio que incluye los siguientes apartados:

Análisis estadístico de variables



Agrupamiento de sujetos por sus comportamientos semejantes. Análisis clúster. Análisis de correspondencias múltiples Identificación de los niveles explicativos iniciales de los estudiantes

4.1.1 Análisis estadístico de variables

Algunos de los aspectos que merecen respuesta en un análisis estadístico de variables son:

¿Hay relación entre las distintas variables y, si así fuera el caso, cómo es esa relación?

¿Cuáles son las variables que mejor sintetizan la información latente en la matriz de datos?

¿Cuáles son las variables más representativas de los esquemas explicativos de los alumnos sobre la NCM?

Para responder a estas cuestiones, se han utilizado dos análisis complementarios: el de correspondencias entre variables y el análisis factorial. Los objetivos de estas técnicas son diferentes, pues mientras que la primera permite conocer la relación entre las distintas variables, la segunda tiene su sentido cuando existe esta relación, postulando la existencia de factores subyacentes o construcciones factoriales que explican los valores que aparecen en la matriz de correlaciones entre las variables. Por tanto, son complementarias pues un análisis factorial parte de la matriz de correlaciones para la extracción factorial. A. Análisis de correlaciones en E_PRE

La matriz de correlaciones bivariadas que se muestra en la Tabla 19, se ha obtenido seleccionando el coeficiente Rho de Spearman, dado que las variables consideradas son categoriales ordinales. Se podría decir que es la versión no paramétrica del coeficiente de correlación de Pearson basado en los rangos de las categorías más que en los mismos valores de las mismas. Como se ve en esta Tabla 19, se han excluido del análisis las variables PIN_A, TEM_A y AGA_A, por ser sus varianzas nulas (en el caso de PIN_A y TEM_A) o casi nulas (en el caso de AGA_A) en la estructura de la matriz de datos. Tabla 19. Matriz de correlaciones E_PRE (Estudiantes de 12-13 años antes de la intervención)

EDAD SEXO AMA_A AMP_A VER_A ALA_A PAL_A ALP_A ACA_A ACP_A PAI AAN_A APO_A GCO_A

EDAD 1,000 SEXO -,224 1,000

AMA_A ,098 -,044 1,000 AMP_A -,067 -,032 ,718(**) 1,000 VER_A -,172 -,147 ,588(**) ,665(**) 1,000 ALA_A ,061 ,269 -,145 ,084 -,043 1,000 PAL_A ,180 ,309 ,008 -,008 -,092 ,450(*) 1,000 ALP_A -,204 -,117 ,178 ,198 ,376(*) -,099 -,203 1,000



* La correlación es significativa al nivel 0,05 (bilateral). ** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).

En la Tabla 19, se han señalado las variables que correlacionan al nivel de 95% de confianza y las que lo hacen al nivel del 99%. Un análisis detallado de la misma indica que:

Las variables AMA_A, AMP_A y VER_A tienen correlaciones altas entre sí que se mueven en el intervalo [0.59, 0.72]

Lo mismo les ocurre a las variables ALP_A, ACP_A, APO_A que, entre ellas muestran correlaciones situadas en el intervalo [0.56, 0.74]. En este grupo también podría introducirse prudentemente AAN_A, pero, aunque sus correlaciones son altas con ACP_A y APO_A, no lo son tanto con ALP_A.

Las correlaciones restantes son débilmente significativas o simplemente no lo son, lo que podría tener una primera lectura indicativa de que los esquemas explicativos de los estudiantes de 12-13 años antes de la intervención educativa están poco estructurados. B. Análisis factorial de variables en E_PRE

La técnica del análisis factorial extrae información significativa de la matriz de correlaciones, al tratar de averiguar si las interrelaciones son explicables en términos de un pequeño número de factores, no observados o latentes. El análisis factorial de componentes principales tiene la característica de no asumir previamente ninguna estructura en los datos. Es de tipo exploratorio y suele ser recomendado en un primer análisis de los mismos. Esta técnica pretende transformar el espacio de los datos definidos por las 14 variables (eliminando PIN_A, TEM_A y AGA_A) en un nuevo espacio formado por un número bastante menor de factores, de tal forma que éstos explican la mayor parte de la varianza (Caridad, 1989; en Benarroch, 1998b). Las variables originales son combinaciones lineales de los factores obtenidos y los coeficientes de dichas combinaciones lineales son indicativos de los “pesos” de las variables en los respectivos factores. Estos pesos representan la amplitud con la que las variables se relacionan con el factor hipotético. El primer factor que se extrae de las variables es el que mejor resume la información contenida en la matriz de datos original, y, por tanto, el que contribuye a explicar la mayor parte de la varianza total; el segundo factor resume la restante información, es decir aporta un máximo de la varianza residual y es a su vez independiente del primero. Este proceso se puede seguir hasta que la varianza explicada por los factores extraídos sea del 100%. Si se realiza el análisis factorial de componentes principales con todas las variables, se obtienen los resultados que se indican en la Tabla 20. En ella, se puede ver que seis han sido los factores seleccionados por el programa estadístico, por ser los que explican un grado de varianza de los datos mayor a la unidad. En conjunto, estos seis factores

ACA_A -,134 ,073 ,240 ,106 ,280 ,000 ,309 ,152 1,000 ACP_A -,097 -,004 ,051 ,095 ,197 ,053 ,048 ,739(**) ,064 1,000

PAI ,007 ,445(*) -,189 -,154 -,132 ,299 ,025 -,431(*) ,016 -,341 1,000 AAN_A -,134 -,072 ,209 -,020 ,252 -,319 -,064 ,340 -,044 ,482(**) -,275 1,000 APO_A -,024 -,180 ,403(*) ,132 ,232 -,439(*) -,072 ,559(**) ,252 ,618(**) -,352 ,530(**) 1,000 GCO_A -,292 ,111 -,026 ,240 ,244 -,049 -,121 ,271 -,033 ,429(*) ,009 ,404(*) ,274 1,000



explican el 79,996% de los datos y el primer factor sólo explica casi el 28% (exactamente el 27,944 %). Pero lo más importante de este análisis es la posibilidad de interpretar el significado de los factores extraídos analizando la naturaleza de las variables que presentan unos pesos factoriales elevados en cada uno de ellos. Los pesos factoriales de las variables respecto a los factores construidos en este análisis pueden verse en la Tabla 21.

Tabla 20. Análisis factorial de E_PRE. Varianza total explicada

Componente

Autovalores iniciales

Sumas de las saturaciones al cuadrado de la

extracción

Total

% de la

varianza % acumulado Total

% de la

varianza % acumulado

1 3,912 27,944 27,944 3,912 27,944 27,944 2 2,071 14,794 42,738 2,071 14,794 42,738 3 1,737 12,405 55,143 1,737 12,405 55,143 4 1,424 10,169 65,312 1,424 10,169 65,312 5 1,043 7,451 72,763 1,043 7,451 72,763 6 1,013 7,233 79,996 1,013 7,233 79,996

Método de extracción: Análisis de Componentes principales.

Tabla 21. Análisis factorial de E_PRE. Pesos factoriales de las variables en cada uno de los componentes extraídos

Componente

1 2 3 4 5 6

EDAD -,319 -,041 -,090 -,470 ,571 ,402 SEXO -,227 ,469 ,380 ,502 ,118 ,184

AMA_A ,556 ,411 -,540 -,062 ,144 ,268 AMP_A ,490 ,487 -,523 ,124 ,285 -,229 VER_A ,646 ,403 -,340 ,109 ,030 -,152 ALA_A -,407 ,638 ,373 -,237 ,144 -,335 PAL_A -,227 ,696 ,356 -,303 ,048 ,166 ALP_A ,750 -,008 ,330 -,167 -,064 -,259 ACA_A ,201 ,535 -,003 -,069 -,677 ,273 ACP_A ,677 ,059 ,595 -,172 ,169 -,028

PAI -,493 ,177 ,024 ,592 ,064 ,333 AAN_A ,660 -,217 ,259 ,122 ,140 ,263 APO_A ,784 -,141 ,159 -,127 -,080 ,437 GCO_A ,470 -,038 ,285 ,573 ,235 -,130

Método de extracción: Análisis de componentes principales. 6 componentes extraídos Atendiendo únicamente al componente 1, que como se ha dicho explica por sí solo casi el 28% de la varianza, las variables que presentan pesos factoriales altos en el mismo son AMA_A, AMP_A, VER_A, ALP_A, ACP_A, AAN_A y APO_A, que coinciden con las que tenían altas interrelaciones en la matriz de correlaciones (Tabla 19). Por tanto, es posible concluir que este grupo de variables son las más significativas para extraer los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años antes de la intervención educativa. Dado que constituyen las variables más significativas, se construye la



variable SUMA_A a partir de la suma aritmética de sus valores y se introduce dicha variable en la matriz de datos original de estos estudiantes (E_PRE).

4.1.2 Agrupamiento de sujetos por sus comportamientos semejantes. Análisis

clúster

El análisis de cluster es una herramienta exploratoria diseñada para mostrar grupos (o clusters) dentro de un conjunto de datos que, de otra manera no podrían ser visibles. El algoritmo empleado por este procedimiento tiene varias características que lo diferencian de las técnicas tradicionales:

La habilidad para crear clusters basados en variables categóricos y continuos. Selección automática del número de clusters. Habilidad para analizar grandes archivos de datos eficientemente

El programa estadístico “Análisis de Conglomerado en dos Fases” da la opción al usuario de elegir el número de clúster que desea construir, o bien, calcula por defecto el mejor número de clusters. En el caso de una agrupación automática, en nuestro caso, el programa elige tres clusters, valor que aporta un Criterio Bayesiano de Schwarz (BIC) inferior, como se muestra en la Tabla 22. Tabla 22. Análisis de conglomerado en dos fases realizado sobre las variables más significativas de la matriz de datos E_PRE

Número de

conglomerados

Criterio

bayesiano de

Schwarz (BIC)

Cambio en

BIC(a)

Razón de

cambios en

BIC(b)

Razón de

medidas de

distancia(c)

1 468,889 2 438,613 -30,276 1,000 1,324 3 429,202 -9,411 ,311 1,309

4 434,990 5,787 -,191 1,250 5 450,623 15,633 -,516 1,923 6 485,129 34,506 -1,140 1,098 7 521,454 36,325 -1,200 1,007 8 557,909 36,455 -1,204 1,053 9 595,295 37,387 -1,235 1,342 10 637,158 41,863 -1,383 1,328 11 682,255 45,097 -1,490 1,094 12 728,197 45,942 -1,517 1,014 13 774,259 46,063 -1,521 1,009 14 820,400 46,141 -1,524 1,268 15 868,400 48,000 -1,585 1,181

a Los cambios proceden del número anterior de conglomerados de la tabla. b Las razones de los cambios están relacionadas con el cambio para la solución de los dos conglomerados. c Las razones de las medidas de la distancia se basan en el número actual de conglomerados frente al número de conglomerados anterior.



Por tanto, los estudiantes de 12-13 años, antes de la intervención didáctica, pueden quedar agrupados en 3 clusters, cuyos valores centrales en las variables más significativas, así como en la variable SUMA_A, se muestran en la Tabla 23. De ella, se extrae que el conglomerado 3 es el formado por los alumnos de mejor rendimiento; le sigue el conglomerado 1 y, por último el número 2. Además, como se ve en la misma Tabla 23, las variables que más discriminan a los estudiantes de estos conglomerados son AMP_A y ALP_A. Tabla 23. Centros iniciales de los conglomerados en E_PRE

Conglomerado

1 2 3

AMA_A 3 1 3 AMP_A 4 1 3 VER_A 3 1 3 ALP_A 3 1 2 ACP_A 3 1 1 AAN_A 3 1 1 APO_A 2 1 1 SUMA_A 21,00 7,00 14,00

Se puede solicitar al programa que nos aporte la información del conglomerado en el que queda mejor ubicado cada estudiante, y el resultado de esta solicitud se muestra en la Tabla 24, en la que se contabilizan siete alumnos en el conglomerado 1, diez en el 2 y catorce en el 3. En esta Tabla 24 también se muestra la distancia de cada caso o estudiante al centro del conglomerado, lo que es una medida inversa del grado en que el estudiante queda representado por su conglomerado. Así, el estudiante 10 representa bien el conglomerado 1; el estudiante 28 el conglomerado 2 y, entre los casos incluidos en el conglomerado 3, el mejor representante sería el estudiante 14. Tabla 24. Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes E_PRE (variable CLUSTER)

Número de

caso

Conglomerado

(CLUSTER) Distancia

Número de

caso

Conglomerado

(CLUSTER) Distancia

1 3 2,283 16 2 1,530 2 3 2,283 17 2 1,530 3 3 2,841 18 3 1,389 4 3 2,375 19 2 2,518 5 1 2,770 20 3 2,121 6 1 3,110 21 1 3,110 7 2 1,068 22 1 2,259 8 2 1,530 23 2 1,319 9 1 1,761 24 3 2,018 10 1 1,591 25 2 1,393 11 3 2,220 26 2 1,772 12 3 2,283 27 2 2,131 13 3 2,220 28 2 ,860 14 3 1,102 29 3 2,155 15 3 2,121 30 1 2,129

31 3 2,632

Como consecuencia de este análisis, se introducen en la matriz de datos E_PRE dos nuevas variables denominadas respectivamente CLUSTER creada automáticamente por



el programa estadístico y cuyos valores se muestran en la Tabla 24, y CLUSTER_A en la que se adjudica un orden lógico a los valores de los conglomerados, de modo que en esta variable 1 es el de menor rendimiento y 3 el de mayor. La recodificación realizada para la obtención de CLUSTER_A a partir de CLUSTER es la siguiente:

CLUSTER CLUSTER_A

1 3 3 2 2 1

Los valores de la variable CLUSTER_A se muestran en la Tabla 25.

Tabla 25. Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes E_PRE (variable CLUSTER_A)

Número de

caso

Conglomerado

(CLUSTER_A) Distancia

Número de

caso

Conglomerado

(CLUSTER_A) Distancia

1 2 2,283 16 1 1,530 2 2 2,283 17 1 1,530 3 2 2,841 18 2 1,389 4 2 2,375 19 1 2,518 5 3 2,770 20 2 2,121 6 3 3,110 21 3 3,110 7 1 1,068 22 3 2,259 8 1 1,530 23 1 1,319 9 3 1,761 24 2 2,018 10 3 1,591 25 1 1,393 11 2 2,220 26 1 1,772 12 2 2,283 27 1 2,131 13 2 2,220 28 1 ,860 14 2 1,102 29 2 2,155 15 2 2,121 30 3 2,129

31 2 2,632

En la Figura 23 se muestra la representación de la variable SUMA_A de cada estudiante con indicación de su conglomerado. En él se puede observar que los intervalos adoptados por dicha variable en cada conglomerado son distintos, de modo que para los respectivos conglomerados 1, 2 y 3 adquiere valores comprendidos en los intervalos [6, 9] , [10, 13] y [15, 18].



ALUMNO

E31

E30

E29

E28

E27

E26

E25

E24

E23

E22

E21

E20

E19

E18

E17

E16

E15

E14

E13

E12

E11

E10

E9

E8

E7

E6

E5

E4

E3

E2

E1

25

20

15

10

5

0

2

3

2

1

1

1

1

2

1

3

3

2

1

2

11

2

22

2

2

3

3

1

1

3

3

2

222

Figura 23. Representación cartesiana de la variable SUMA_A de los estudiantes de 12-13 años antes de la intervención. Asociación por conglomerados

4.1.3 Análisis de correspondencias múltiples

La identificación del comportamiento cognitivo de los sujetos y/o grupos de sujetos durante la entrevista, conduce a la necesidad de profundizar en las relaciones de dependencia que se establecen entre las variables categóricas definidas anteriormente. En concreto, interesa conocer:

Cómo se relacionan los distintos valores o categorías de dichas variables. Qué variables están bien construidas o, por el contrario, cuáles tienen

inversiones o lagunas en los órdenes categoriales. Cómo modificar los módulos categoriales para que sean verdaderamente

representativos de la evolución cognitiva de los sujetos y no de los esquemas de partida de la entrevistadora.

La técnica de análisis de datos que resulta adecuada para resolver problemas donde juegan un papel importante las variables categóricas, es el análisis de correspondencias

SU

MA

_A



múltiples (ACM). Sus consideraciones son de carácter geométrico, está dentro de las técnicas descriptivas de la estadística, y permite el paso de lo cualitativo a lo cuantitativo, de lo heterogéneo a una construcción de orden estructural (Cornejo, 1988, citado en Benarroch, 1998b). El ACM permite estudiar una población de individuos descritos por varias variables cualitativas (o categóricas). Los valores posibles que toman las variables categóricas, se denominan modalidades de la variable. Una de las aplicaciones más corrientes del ACM es el tratamiento del conjunto de respuestas a una encuesta. En nuestro caso, cada variable construida inductivamente de la entrevista constituye una variable categórica cuyas modalidades son las agrupaciones de respuestas propuestas, llamadas en esta investigación categorías empíricas. En el SPSS, cuando se quiere realizar un ACM con varias variables, hay que utilizar el módulo “Escalamiento óptimo” (Analizar, Reducción de datos, Escalamiento óptimo). En él, se definen como variables de análisis todas las que han resultado significativas en el análisis de variables realizado previamente (esto es, SUMA_A, AMA_A, AMP_A, VER_A, ALP_A, ACP_A, AAN_A y APO_A). Haciéndolo así, el ACM ofrece como resumen un estudio de la fiabilidad del análisis a través de la estimación del coeficiente del Alfa de Cronbach (ver Tabla 26). Considerando que en el ámbito educativo suele ser aceptable un coeficiente de fiabilidad de 0,60 o superior, el valor obtenido en la Tabla 26 indica que el cuestionario tiene una fiabilidad alta (Alfa de Cronbach promedio= 0,742). Así mismo, el Alfa de Cronbach proporciona información sobre las relaciones entre elementos individuales de la escala, es decir, entre las modalidades de cada escala. Tabla 26. Resumen del modelo utilizado en el ACM (E_PRE)

Dimensión

Alfa de

Cronbach Varianza explicada

Total

(Autovalores) Inercia

% de la

varianza

Total

(Autovalores)

1 ,807 3,050 ,508 50,840 2 ,653 2,194 ,366 36,569 Total 5,245 ,874 Media ,742(a) 2,622 ,437 43,704

a El Alfa de Cronbach Promedio está basado en los autovalores promedio. El programa presenta la opción de proporcionar un gráfico con todas las variables usadas en el análisis (Figura 24). Este gráfico es muy interesante para comparar el comportamiento relativo de las respectivas categorías de las variables. Por ejemplo, nos permite comprobar que la variable AMA_A no discrimina bien a los estudiantes, puesto que sus categorías 1 y 2 caen dentro del primer círculo, mientras que carece de categoría en los círculos segundo y cuarto.



Dimensión 1

3210-1

Dim

en

sió

n 2

1,0

0,5

0,0

-0,5

-1,0

-1,5

32

1

3

2

1

3

2

1

4

3

2

1

3

2

1

3

2

1

4

3

2

1

3

2

1

Diagrama conjunto de puntos de categorías

VER_A

SUMA

APO_A

AMP_A

AMA_A

ALP_A

ACP_A

AAN_A

Normalización principal por variable.

VARIABLE CATEGORÍA

AAN_A 1,2 3 ACP_A 1 2 3,4 ALP_A 1 2 3 AMA_A 1,2 3 AMP_A 1 2 3 4 APO_A 1 2 3

SUMA_A 1 2 3 VER_A 1 2 3

Figura 24. Análisis de correspondencias múltiples realizado con las variables más significativas de E_PRE La comparación de las categorías que se ubican en cada uno de los círculos definidos en el espacio bidimensional nos lleva a concluir que, si bien la variable SUMA_A se ha construido a partir de las todas las variables más significativas, su comportamiento muestra un paralelismo mayor con el conjunto formado únicamente por ALP_A, ACP_A y APO_A. Un nuevo análisis de correspondencias con estas variables con comportamiento más homogéneo muestra, como se ve en la Figura 25, la alta coincidencia espacial de las categorías de las mismas y las de la variable SUMA_A.



Dimensión 1

2,01,51,00,50,0-0,5-1,0

Dim

en

sió

n 2

1,0

0,5

0,0

-0,5

-1,0

-1,5

3

2

1

3

2

1

3

2

1

4

3

2

1


SUMA

APO_A

ALP_A

ACP_A


Figura 25. Análisis de correspondencias múltiples (E_PRE) realizado únicamente con las variables cuyas categorías se corresponden mejor. Asimismo, el programa permite la solicitud de un gráfico con los puntos de objetos (estudiantes, en nuestro caso) etiquetados mediante el número de caso, como se muestra en la Figura 26.



Dimensión 1

210-1

Dim

en

sió

n 2

2

1

0

-1

-2

31

30

29

28

27

26

24

23

22

21

20

19

18

17

16

15

1413

1211

10

9

8 7

6

5

4

3

2

1

Puntos de objeto etiquetados mediante Números de caso

Normalización principal por variable.Figura 26. Análisis de correspondencias múltiples (E_PRE). Se muestra la ubicación de los estudiantes en el espacio definido por las variables más significativas y homogéneas (ACP_A, ALP_A, APO_A y SUMA_A).

4.1.4 Identificación de los niveles explicativos iniciales de los estudiantes

La ubicación de los estudiantes en este espacio gráfico es muy significativa para nuestro estudio, dado que éste ha sido construido por la correspondencia entre las categorías de las variables más determinantes y homogéneas de la matriz de datos. Si se le adjudica a cada estudiante el valor definido por su posición en este espacio gráfico, se obtienen los valores de la Tabla 27 en el que se ha llamado “nivel explicativo previo” (variable NIVEL_PRE) al nuevo valor asignado.

1

2

3



Tabla 27. Nivel explicativo de los estudiantes de 12-13 años obtenido a partir de su ubicación espacial en el ACM

Sujeto NIVEL_PRE Sujeto NIVEL_PRE Sujeto NIVEL_PRE

E1 2 E11 2 E21 3 E2 2 E12 2 E22 3 E3 2 E13 2 E23 1 E4 1 E14 2 E24 1 E5 3 E15 2 E25 1 E6 3 E16 1 E26 1 E7 1 E17 1 E27 2 E8 1 E18 2 E28 1 E9 3 E19 1 E29 2

E10 3 E20 2 E30 3 E31 2

Si se comparan los valores adjudicados a los estudiantes en la variable ‘nivel explicativo’ definidos en la Tabla 27 con los obtenidos en el análisis cluster o de agrupamiento de sujetos (Tabla 25), se manifiesta una coincidencia en todos los estudiantes, salvo en E4, E24 y E27 (ver la comparación en la Tabla 28). Tabla 28. Comparación de los valores de las variables ‘NIVEL_PRE’ y ‘CLUSTER_A’ para estudiantes de 12-13 años

Sujeto NIVEL_PRE CLUSTER_A Sujeto NIVEL_PRE CLUSTER_A Sujeto NIVEL_PRE CLUSTER_A

E1 2 2 E11 2 2 E21 3 3 E2 2 2 E12 2 2 E22 3 3 E3 2 2 E13 2 2 E23 1 1 E4 1 2 E14 2 2 E24 1 2 E5 3 3 E15 2 2 E25 1 1 E6 3 3 E16 1 1 E26 1 1 E7 1 1 E17 1 1 E27 2 1 E8 1 1 E18 2 2 E28 1 1 E9 3 3 E19 1 1 E29 2 2

E10 3 3 E20 2 2 E30 3 3 E31 2 2

Evidentemente, esta coincidencia está manifestando tanto la bondad de los datos como la de los análisis realizados. La diferencia en el caso de los estudiantes 4, 24 y 27 pensamos que hay que resolverla a favor de la variable “nivel explicativo” que está construida únicamente a partir de las variables que mejor recogen el comportamiento homogéneo de los estudiantes (ALP_A, ACP_A y AAN_A) En consecuencia, la matriz de datos original de los estudiantes de 12-13 años queda implementada con las siguientes variables:

1. La variable SUMA_A, calculada a partir de los valores de las variables más significativas cuya identificación ha sido posible gracias al análisis de variables realizado.



2. La variable CLUSTER que define el grupo asignado a cada estudiante por el análisis de conglomerados realizado. Esta variable es creada automáticamente por el Programa Estadístico al ejecutar el módulo de Conglomerado de K medias (ver sus valores en la Tabla 24)

3. La variable CLUSTER_A que es una transformada de la anterior, en la que se han invertido los valores numéricos de modo que en ella 1 indica el grupo de menos rendimiento y 3 el de más rendimiento (ver sus valores en la Tabla 25).

4. La variable NIVEL_PRE, obtenida a partir de la ubicación de los estudiantes en el espacio bidimensional estructurado por las variables cuyas categorías se comportan de modo más homogéneo entre sí y con la variable SUMA_A. Sus valores se muestran en la Tabla 27.

La práctica coincidencia de las variables CLUSTER_A y NIVEL_PRE a pesar de los distintos módulos estadísticos que han conducido a su construcción, es una prueba palpable de la bondad de los análisis realizados. Como se ha dicho, pensamos que la segunda es más significativa que la primera, pero se mantendrán ambas en la matriz de datos para evitar tomar decisiones apresuradas que podrían tener efectos negativos en los estudios de aprendizaje que se realizarán más adelante.

4.2 IDENTIFICACIÓN DE LOS NIVELES FINALES DE LOS ESTUDIANTES DE 12-13

AÑOS (MATRIZ E-POS)

La matriz de datos que recoge el comportamiento de los alumnos de 12-13 años frente a la prueba de evaluación tras la intervención didáctica se muestra en la Tabla 16. En ella, además de las variables personales EDAD y SEXO, aparecen 15 variables que representan el comportamiento de estos estudiantes ante cada ítem o conjunto de ítems con un propósito común (lo que ha sido identificado como módulo categorial). Estas variables son: AGA_B, PIN_B, AMA_B, AMP_B, VER_B, TEM_B, ALA_B, PAL_B, ALP_B, ACA_B, ACP_B, PAI_B, AAN_B, APO_B y GCO_B. Tienen las mismas características categoriales ordinales que sus homónimas obtenidas antes de la intervención. Para llegar a identificar los niveles explicativos finales de los estudiantes, se realizará un estudio exploratorio fundamentado en los mismos módulos estadísticos y con las mismas explicaciones que el usado en la identificación de los niveles iniciales, y, por tanto, incluye:

Análisis estadístico de variables Agrupamiento de sujetos por sus comportamientos semejantes. Análisis clúster. Análisis de correspondencias múltiples Identificación de los niveles explicativos iniciales de los estudiantes




Recordamos que los objetivos de este análisis son, para este nuevo conjunto de variables, responder a las cuestiones:




Para ello, se aplican el análisis de correspondencias entre variables y el análisis factorial. A. Análisis de correlaciones en E_POS

La matriz de correlaciones bivariadas que se muestra en la Tabla 29, se ha obtenido seleccionando el coeficiente Rho de Spearman, dado que las variables consideradas son categoriales ordinales. A la vista de ella, interesa destacar:

Las variables AGA_B, PIN_B, AMA_B, AMP_B, VER_B, TEM_B y ALP_B guardan entre ellas correlaciones altamente significativas al 99% de confianza salvo alguna excepción aislada que baja al 95% de confianza.

Lo mismo le ocurre al trío formado por PAL_B, ALA_B y ACA_B. Hay otras parejas de correlaciones también altamente significativas, tales como

ACP_B con VER_B y ALP_B; o la formada por PAI_B y SEXO; y por GCO_B con ALP_B.

Estas correlaciones entre variables en E_POS, comparadas con las encontradas antes de la intervención educativa (E_PRE), sugieren una estructura de datos más interrelacionada pero también más compleja. B. Análisis factorial de variables en E_POS

Con la técnica del análisis factorial por el método de componentes principales aplicada a la matriz E_POS, se obtienen los resultados que se muestran en la Tabla 30. En ella, se puede ver que cinco han sido los factores seleccionados por el programa estadístico, por ser los que explican un grado de varianza de los datos mayor a la unidad. En conjunto, estos cinco factores explican el 78,956% de los datos y sólo los dos primeros factores explican casi el 51% (exactamente 50,739%).



Tabla 29. Matriz de correlaciones de E_POS


EDAD SEXO AGA_B PIN_B AMA_B AMP_B VER_B TEM_B ALA_B PAL_B ALP_B ACA_B ACP_B PAI_B AAN-B APO-B GCO-B EDAD 1,000 SEXO -,224 1,000 AGA_B -,107 ,315 1,000 PIN_B -,133 ,152 ,702(**) 1,000 AMA_B -,054 -,088 ,422(*) ,655(**) 1,000 AMP_B -,057 -,115 ,582(**) ,653(**) ,854(**) 1,000 VER_B -,144 ,087 ,555(**) ,567(**) ,548(**) ,560(**) 1,000 TEM_B -,231 ,357(*) ,650(**) ,809(**) ,601(**) ,579(**) ,496(**) 1,000 ALA_B ,125 ,215 ,293 ,141 -,105 -,137 -,058 ,135 1,000 PAL_B ,125 ,215 ,293 ,141 -,105 -,137 -,058 ,135 1,000(**) 1,000 ALP_B ,045 -,153 ,514(**) ,507(**) ,481(**) ,473(**) ,636(**) ,315 ,027 ,027 1,000 ACA_B -,090 ,043 ,422(*) ,203 -,152 ,041 ,141 ,195 ,695(**) ,695(**) ,038 1,000 ACP_B -,004 ,039 ,349 ,347 ,366(*) ,280 ,467(**) ,227 ,036 ,036 ,731(**) -,182 1,000 PAI_B -,292 ,753(**) ,228 ,124 ,027 ,036 ,041 ,326 -,117 -,117 -,197 -,168 -,127 1,000 AAN_B -,238 -,162 ,104 ,298 ,230 ,221 ,242 ,180 -,232 -,232 ,254 -,070 ,175 -,100 1,000 APO_B ,193 -,212 ,032 ,399(*) ,507(**) ,376(*) ,170 ,185 -,102 -,102 ,272 -,147 ,096 -,235 ,445(*) 1,000 GCO_B ,035 -,019 ,416(*) ,393(*) ,244 ,242 ,327 ,177 ,373(*) ,373(*) ,499(**) ,287 ,303 -,052 -,001 ,272 1,000



Tabla 30. Análisis Factorial de E_POS. Varianza total explicada

Componente

Autovalores iniciales

Sumas de las saturaciones al cuadrado de la

extracción

Total

% de la

varianza % acumulado Total

% de la

varianza % acumulado

1 5,427 31,923 31,923 5,427 31,923 31,923 2 3,199 18,816 50,739 3,199 18,816 50,739 3 2,245 13,206 63,945 2,245 13,206 63,945 4 1,514 8,907 72,852 1,514 8,907 72,852 5 1,038 6,105 78,956 1,038 6,105 78,956

Método de extracción: Análisis de Componentes principales

Tabla 31. Análisis factorial de E_POS. Pesos factoriales de las variables en cada uno de los componentes extraídos

Componente

1 2 3 4 5

EDAD -,136 ,140 -,329 -,235 ,755

SEXO ,115 ,295 ,816 -,182 ,117 AGA_B ,791 ,285 ,223 -,077 -,061 PIN_B ,897 -,012 ,132 ,149 ,050 AMA_B ,801 -,331 -,050 ,091 ,188 AMP_B ,838 -,252 -,043 ,133 ,188 VER_B ,781 -,098 -,005 -,244 -,119 TEM_B ,755 ,039 ,419 ,152 -,005 ALA_B ,169 ,918 -,115 ,168 ,040 PAL_B ,169 ,918 -,115 ,168 ,040 ALP_B ,728 -,084 -,372 -,400 -,151 ACA_B ,215 ,761 -,086 ,344 -,214 ACP_B ,533 -,083 -,244 -,589 -,236 PAI_B ,090 -,024 ,894 -,146 ,200 AAN_B ,301 -,422 -,033 ,543 -,257 APO_B ,467 -,359 -,274 ,495 ,343 GCO_B ,453 ,489 -,341 -,216 ,108

Método de extracción: Análisis de componentes principales. Atendiendo a variables que tienen mayores pesos factoriales en el primer factor, éstas son AGA_B, PIN_B, AMA_B, AMP_B, VER_B, TEM_B, ALP_B y, en menor medida, ACP_B (ver Tabla 31). Excepto esta última, todas las demás coinciden con el grupo con correlaciones mayores según la matriz de correlaciones (Tabla 29). Atendiendo al componente 2, las variables que lo saturan son ALA_B, PAL_B y ACA_B (Tabla 31), que coinciden con el segundo grupo más homogéneo de la matriz de correlaciones. Dado que el primer factor recoge bastante más varianza que el segundo, se puede concluir que las variables que mejor lo saturan (AGA_B, PIN_B, AMA_B, AMP_B, VER_B, TEM_B, ALP_B) son las más significativas del mismo. En consecuencia, se construye la variable SUMA_B a partir de la suma aritmética de sus valores y se introduce dicha variable en la matriz de datos original de estos estudiantes (E_POS).




clúster



El programa estadístico “Análisis de Conglomerado en dos Fases” da la opción al usuario de elegir el número de clúster que desea construir, o bien, calcula por defecto el mejor número de clusters. En el caso de una agrupación automática, en nuestro caso, el programa elige tres clusters, valor que aporta un Criterio Bayesiano de Schwarz (BIC) inferior, como se muestra en la Tabla 32.

Tabla 32. Análisis de conglomerado en dos fases realizado sobre las variables más significativas de la matriz de datos E_POS

Número de

conglomerados

Criterio

bayesiano de

Schwarz (BIC)

Cambio en

BIC(a)

Razón de

cambios en

BIC(b)

Razón de

medidas de

distancia(c)

1 412,168 2 330,394 -81,774 1,000 1,811 3 305,222 -25,172 ,308 2,653 4 323,551 18,330 -,224 1,018 5 342,349 18,797 -,230 1,095 6 363,397 21,048 -,257 1,830 7 395,148 31,751 -,388 1,027 8 427,237 32,090 -,392 1,132 9 460,789 33,551 -,410 1,129 10 495,610 34,821 -,426 1,286 11 532,613 37,004 -,453 1,304 12 571,397 38,784 -,474 1,063 13 610,530 39,132 -,479 1,132 14 650,306 39,776 -,486 1,000 15 690,082 39,776 -,486 1,000

a Los cambios proceden del número anterior de conglomerados de la tabla. b Las razones de los cambios están relacionadas con el cambio para la solución de los dos conglomerados. c Las razones de las medidas de la distancia se basan en el número actual de conglomerados frente al número de conglomerados anterior

. Fijados el mejor número de clúster, se ejecuta para estas mismas variables, el módulo de clasificación de K-medias, para obtener, por un lado, los valores iniciales de las variables



con las que se ejecuta el módulo (Tabla 33), así como la pertenencia de cada estudiante al conglomerado en el que queda mejor ubicado (Tabla 34). En la Tabla 33 se muestra que el conglomerado 1 es el de más rendimiento, seguido del 2 y del 3. También se observa que TEM_B es la única variable que no discrimina bien entre conglomerados, a diferencia de las restantes. En la Tabla 34 se contabiliza el número de estudiantes que pertenecen a cada conglomerado, de modo que hay 3 alumnos en el conglomerado 1, 13 en el conglomerado 2 y 15 en el conglomerado 3. Los mejores representantes de los mismos son los que tienen distancias menores a los centros de dichos conglomerados (por ejemplo, el estudiante 27 sería el mejor representante del conglomerado 2). Tabla 33. Centros iniciales de los conglomerados en E_POS

Conglomerado

1 2 3

AGA_B 3 2 1 PIN_B 4 3 2 AMA_B 4 3 2 AMP_B 6 4 3 VER_B 4 3 2 TEM_B 3 3 2 ALP_B 4 3 2 SUMA_B 28 21 14

Tabla 34. Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes E_POS (variable CLUSTER)

Número de

caso

Conglomerado

(CLUSTER) Distancia

Número de

caso

Conglomerado

(CLUSTER) Distancia

1 2 1,909 16 3 ,998 2 2 ,936 17 3 ,998 3 2 1,909 18 2 1,221 4 2 1,909 19 3 ,998 5 3 1,123 20 1 1,247 6 2 1,741 21 1 2,494 7 3 2,620 22 3 ,998 8 3 2,620 23 3 ,772 9 2 1,221 24 2 2,820 10 3 2,175 25 2 2,243 11 3 ,929 26 3 2,112 12 3 1,289 27 2 ,644 13 3 ,772 28 2 1,088 14 2 2,737 29 1 1,247 15 3 ,772 30 2 1,650

31 3 ,772

Como consecuencia de este análisis, se introducen en la matriz de datos E_POS dos nuevas variables denominadas respectivamente: CLUSTER creada automáticamente por el programa estadístico y cuyos valores se

muestran en la Tabla 34, y



CLUSTER_B en la que se adjudica un orden lógico a los valores de los conglomerados, de modo que en esta variable, el valor 1 indica que el estudiante pertenece al conglomerado de menor rendimiento y 3 al de mayor.

La recodificación realizada para la obtención de CLUSTER_B a partir de CLUSTER es la siguiente:

CLUSTER CLUSTER_B

1 3 2 2 3 1

Los valores de la variable CLUSTER_B se muestran en la Tabla 35. Tabla 35. Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes E_POS (variable CLUSTER_B)

Estudiante Conglomerado

(CLUSTER_B) Distancia

Estudiante

Conglomerado

(CLUSTER_B) Distancia

1 2 1,909 16 1 ,998 2 2 ,936 17 1 ,998 3 2 1,909 18 2 1,221 4 2 1,909 19 1 ,998 5 1 1,123 20 3 1,247 6 2 1,741 21 3 2,494 7 1 2,620 22 1 ,998 8 1 2,620 23 1 ,772 9 2 1,221 24 2 2,820 10 1 2,175 25 2 2,243 11 1 ,929 26 1 2,112 12 1 1,289 27 2 ,644 13 1 ,772 28 2 1,088 14 2 2,737 29 3 1,247 15 1 ,772 30 2 1,650

31 1 ,772

En la Figura 27 se muestra la representación de la variable SUMA_B de cada estudiante con indicación de su conglomerado. En ella se puede observar que los intervalos adoptados por dicha variable en cada conglomerado son distintos, de modo que para los respectivos conglomerados 1, 2 y 3 adquiere valores comprendidos en los intervalos [14, 18] , [19, 23] y [25, 28].



ALUMNO

E31

E30

E29

E28

E27

E26

E25

E24

E23

E22

E21

E20

E19

E18

E17

E16

E15

E14

E13

E12

E11

E10

E9

E8

E7

E6

E5

E4

E3

E2

E1

SU

MA

_B

30

20

10

0

1

2

3

2

2

1

2

2

1

1

3

3

1

2

11

1

2

1

1

1

1

2

11

2

1

22

2

2

Figura 27. Representación cartesiana de la variable SUMA_B de los estudiantes de 12-13 años después de la intervención. Asociación por conglomerados


Las variables consideradas para la evaluación de los estudiantes de 12-13 años después de la intervención didáctica, recogidas en la Tabla 16, son, con las únicas excepciones de EDAD y SEXO, variables categoriales ordinales. Sus categorías, al igual que las homólogas del estudio E_PRE, han sido definidas por criterios de analogías y diferencias de respuestas y posteriormente jerarquizadas siguiendo criterios intuitivos. La técnica de análisis de datos que resulta adecuada para resolver problemas donde juegan un papel importante las variables categóricas, es el análisis de correspondencias múltiples (ACM). Sus consideraciones son de carácter geométrico, está dentro de las técnicas descriptivas de la estadística, y permite el paso de lo cualitativo a lo cuantitativo, de lo heterogéneo a una construcción de orden estructural (Cornejo, 1988, citado en Benarroch, 1998b). En concreto, interesa conocer:

Cómo se relacionan los distintos valores o categorías de dichas variables.



Qué variables están bien construidas o, por el contrario, cuáles tienen inversiones o lagunas en los órdenes categoriales.

Cómo modificar los módulos categoriales para que sean verdaderamente representativos de la evolución cognitiva de los sujetos y no de los esquemas de partida de los investigadores.

Para realizar el ACM, se aplica el módulo “Escalamiento óptimo” (Analizar, Reducción de datos, Escalamiento óptimo). En él, se definen como variables de análisis todas las que han resultado significativas en el análisis de variables realizado previamente (esto es, AGA_B, PIN_B, AMA_B, AMP_B, VER_B, TEM_B y ALP_B. La primera salida del ACM es un resumen de la fiabilidad del análisis a través de la estimación del coeficiente del Alfa de Cronbach (ver Tabla 36). El valor obtenido en la Tabla 36 indica que el cuestionario tiene una fiabilidad alta (Alfa de Cronbach promedio= 0,864) y mayor que el obtenido en el análisis de E_PRE (0,742).

Tabla 36. Resumen del modelo utilizado en el ACM (E_POS)

Dimensión

Alfa de


Total


% de la

varianza

Total

(Autovalores)

1 ,934 5,006 ,715 71,519 2 ,735 2,702 ,386 38,606 Total 7,709 1,101 Media ,864(a) 3,854 ,551 55,062

a El Alfa de Cronbach Promedio está basado en los autovalores promedio. El programa también presenta la opción de proporcionar un gráfico con la disposición espacial de las categorías de todas las variables usadas en el análisis (Figura 28). Este gráfico es muy interesante para comparar el comportamiento relativo de las respectivas categorías de las variables. En este caso, nos permite corroborar el alto paralelismo existente entre las respectivas categorías de las variables. Esto es, no hay inversiones entre categorías y, aunque unas variables son más discriminatorias que otras, todas ellas lo hacen. La variable cuyo comportamiento es más divergente respecto a las demás es TEM_B, que es dicotómica en este análisis, con valores categoriales 2 y 3. Si bien su categoría 2 sí correlaciona bien con las más bajas de las restantes, la categoría 3 se queda fuera de las zonas más densas categoriales (mostradas en la Figura 28 mediante círculos). En la zona inferior de la Figura 28 se muestra, mediante una tabla, las categorías que quedan encerradas en cada una de las zonas más pobladas del mismo.



Dimensión 1

3210-1

Dim

en

sió

n 2

2

1

0

-1

-2

4

3

2

3

2

4

3

2

6

4

3

4

3

2

4

3

2

3

2

1


VER_B

TEM_B

PIN_B

AMP_B

AMA_B

ALP_B

AGA_B


VARIABLE CATEGORÍA

AGA_B 1 2 3 PIN_B 2 3 4

AMA_B 2 3 4 AMP_B 3 4 6 VER_B 2 3 4 TEM_B 2 3 ALP_B 2 3 4

Figura 28. Análisis de correspondencias múltiples realizado con las variables más significativas de E_POS

En el espacio gráfico definido por este ACM se le puede solicitar al programa que nos proporcione un gráfico con los puntos de objetos (estudiantes, en nuestro caso) etiquetados mediante el número de caso, lo que se muestra en la Figura 29.

1

2

3



Dimensión 1

3210-1

Dim

en

sió

n 2

2

1

0

-1

-2

31

30

29

28

27

26

25 24

23

22

21

20

19

18

1716

15

14

13

12

11

10

9

87

6

5

4

3

2

1



Figura 29. Análisis de correspondencias múltiples (E_POS). Se muestra la ubicación de los estudiantes en el espacio definido por las variables más significativas (AGA_B, PIN_B, AMA_B, AMP_B, VER_B, TEM_B, ALP_B)

4.2.4 Identificación de los niveles explicativos finales de los estudiantes

La ubicación de los estudiantes en este espacio gráfico es muy significativa para nuestro estudio, dado que éste ha sido construido por la correspondencia entre las categorías de las variables más significativas de la matriz de datos. Si se le adjudica a cada estudiante el valor definido por su posición en este espacio gráfico, se obtienen los valores de la Tabla 37 en el que se ha llamado “nivel explicativo posterior” (variable NIVEL_POS) al nuevo valor asignado.

1

2

3



Tabla 37. Nivel explicativo final de los estudiantes de 12-13 años, obtenido a partir de su ubicación espacial en el ACM

Sujeto NIVEL_POS Sujeto NIVEL_POS Sujeto NIVEL_POS

E1 2 E11 1 E21 3 E2 2 E12 1 E22 1 E3 2 E13 1 E23 1 E4 2 E14 2 E24 2 E5 1 E15 1 E25 2 E6 2 E16 1 E26 2 E7 1 E17 1 E27 2 E8 1 E18 2 E28 2 E9 2 E19 1 E29 3

E10 2 E20 3 E30 2 E31 1

Puesto que la variable ‘nivel explicativo’ clasifica a los estudiantes en tres grupos, es factible comparar sus valores con los obtenidos en el análisis cluster o de agrupamiento de sujetos (Tabla 35). Dicha comparación se muestra en la Tabla 38, en la que se manifiesta una coincidencia entre los valores de ambas variables para todos los estudiantes, con las únicas excepciones de E10 y E26.

Tabla 38. Comparación de los valores de las variables ‘NIVEL_POS’ y ‘CLUSTER_B’ para estudiantes de 12-13 años

Sujeto NIVEL_POS CLUSTER_B Sujeto NIVEL_POS CLUSTER_B Sujeto NIVEL_POS CLUSTER_B

E1 2 2 E11 1 1 E21 3 3 E2 2 2 E12 1 1 E22 1 1 E3 2 2 E13 1 1 E23 1 1 E4 2 2 E14 2 2 E24 2 2 E5 1 1 E15 1 1 E25 2 2 E6 2 2 E16 1 1 E26 2 1 E7 1 1 E17 1 1 E27 2 2 E8 1 1 E18 2 2 E28 2 2 E9 2 2 E19 1 1 E29 3 3 E10 2 1 E20 3 3 E30 2 2

E31 1 1 Las diferencias para los estudiantes 26 y 10 quizás en este caso haya que resolverla a favor de la variable “CLUSTER_B” dada la mala ubicación que estos estudiantes adquieren en el espacio gráfico definido por las mayores densidades categoriales (ver en la Figura 29 que los casos 10 y 26 no quedan bien integrados en ninguno de los círculos dibujados). No obstante, se mantienen en la base de datos E_POS ambas variables para no tomar decisiones apresuradas que pudieran ser perjudiciales en los estudios de aprendizaje. En consecuencia, la matriz de datos de los estudiantes de 12-13 años tras la intervención didáctica (E_POS) queda implementada con las siguientes variables:



1. La variable SUMA_B, calculada a partir de los valores de las variables más significativas cuya identificación ha sido posible gracias al análisis de variables realizado.


3. La variable CLUSTER_B que es una transformada de la anterior, en la que se han invertido los valores numéricos de modo que en esta variable, el valor 1 indica el grupo de menos rendimiento y 3 el de más rendimiento (ver sus valores en la Tabla 35).

4. La variable NIVEL_POS, obtenida a partir de la ubicación de los estudiantes en el espacio bidimensional estructurado por las variables más significativas de la matriz de datos E_POS. Sus valores se muestran en la Tabla 37.

4.3 RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LOS ESTUDIANTES DE 12-13 AÑOS

Para analizar el grado de aprendizaje experimentado por los estudiantes de 12-13 años durante la intervención didáctica, realizaremos dos tipos de análisis: uno relacionado con el resultado acumulado a través de todas las variables del cuestionario de evaluación y otro relacionado con los niveles explicativos, que, como se ha dicho con anterioridad, han sido construidos a partir de las variables más significativas del estudio. Según el marco teórico de este estudio, las respuestas de los estudiantes son dependientes de esquemas generales y de esquemas específicos, los cuales interrelacionan entre sí, junto a los elementos figurativos, para generar las respuestas obtenidas. La hipótesis que subyace al diferenciar entre aprendizaje global y aprendizaje en niveles explicativos, es que el primero esté bastante más que el segundo, asociado a los elementos figurativos y no tanto a los verdaderos esquemas de conocimiento de los aprendices.

4.3.1 Resultados de aprendizaje a partir del rendimiento acumulado en la

entrevista

Para realizar este estudio, se introducen tres nuevas variables en la matriz de datos (formada ahora por la suma de las matrices E_PRE y E_POS). Estas son: RAE_A: Resultado Acumulado de la Entrevista antes de la intervención didáctica. Es

la suma aritmética de los valores de todas las variables categoriales ordinales de la matriz de datos E_PRE.



RAE_B: Resultado Acumulado de la Entrevista después de la intervención didáctica. Es la suma aritmética de los valores de todas las variables categoriales ordinales de la matriz de datos E_POS.

GANANCIA_RAE: Obtenida por diferencia entre RAE_B y RAE_A, representa el

cambio en el Rendimiento Acumulado de la Entrevista.

Los estadísticos descriptivos para estas variables (Tabla 39) y la prueba T de Student para muestras relacionadas (Tabla 40) indican que el grupo de estudiantes ha experimentado un aprendizaje neto positivo, ya que la diferencia de medias entre RAE_A y RAE_B es significativa al 99% de confianza. Este aprendizaje, medido con la variable GANANCIA_RAE oscila entre 12 y 35 puntos (ver mínimo y máximo de esta variable en la tercera fila de la Tabla 39) y su valor medio es de 20,81.

Tabla 39. Rendimientos acumulados de la entrevista (RAE) antes y después de la intervención educativa para estudiantes de 12-13 años

N Mínimo Máximo Media Desv. típ.

RAE_A 31 20 37 27,06 4,049 RAE_B 31 41 61 47,87 4,870 Ganancia_RAE 31 12 35 20,81 4,936 N válido (según lista) 31

Tabla 40. Prueba T de medias entre RAE_A y RAE_B para muestras relacionadas (estudiantes de 12-13 años)

Diferencias relacionadas

Media Desviación típ. Error típ. de la

media

95% Intervalo de confianza

para la diferencia

Superior Inferior

RAE_B - RAE_A -20,806 4,936 ,886 -22,617 -18,996 T= -23,471; Grado de significación: 0,000 A continuación, se analizan estas ganancias de RAE en función del nivel inicial de los estudiantes (variable NIVEL_PRE). Para los 11 alumnos con menor nivel inicial (NIVEL_PRE=1), se obtiene una ganancia

media de 22 puntos, fuertemente significativa.

Tabla 41. Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo inferior de 12-13 años

Media N Desviación típ. Error típ. de

la media

RAE_A 23,73 11 2,328 ,702 RAE_B 45,73 11 3,409 1,028



Tabla 42. Prueba de muestras relacionadas para el grupo inferior de 12-13 años


Media Desviación

típ.

Error típ. de la

media

95% Intervalo de

confianza para la

diferencia

Superior Inferior

RAE_B - RAE_A 22,000 2,569 ,775 -23,726 -20,274 T= --28,402; Grado de significación: 0,000

Para los 13 alumnos con nivel inicial intermedio (NIVEL_PRE=2), la ganancia media

no difiere mucho de los anteriores y es también fuertemente significativa.

Tabla 43. Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo medio de 12-13 años


la media

RAE_A 26,92 13 2,178 ,604 RAE_B 49,00 13 5,642 1,565

Tabla 44. Prueba de muestras relacionadas para el grupo medio de 12-13 años


Media Desviación típ. Error típ. de la media

95% Intervalo de

confianza para la diferencia

Superior Inferior

RAE_B - RAE_A 22,077 5,993 1,662 -25,698 -18,456 T= -13,283; Grado de significación: 0,000

Para los 7 alumnos con nivel inicial superior (NIVEL_PRE=3), la diferencia de medias

baja un poco (16,571), aunque sigue siendo altamente significativa.

Tabla 45. Estadísticos de muestras relacionadas para el grupo superior de 12-13 años


la media

RAE_A 32,57 7 2,760 1,043 RAE_B 49,14 7 4,741 1,792

Tabla 46. Prueba de muestras relacionadas(a) para el grupo superior de 12-13 años


Media Desviación

típ.

Error típ. de la

media

95% Intervalo de

confianza para la

diferencia

Superior Inferior

RAE_B - RAE_A 16,571 3,457 1,307 -19,769 -13,374 T= -12,682; Grado de significación: 0,000



A la vista de los resultados parciales anteriores, se puede concluir que la diferencia de medias entre los Rendimientos Acumulados de la Entrevista antes y después de la intervención didáctica es significativa, y que por lo tanto, ha habido aprendizaje. No obstante, éste es ligeramente inferior a medida que el nivel inicial es superior, como se comprueba al comparar los valores de la T de Student entre grupos de estudiantes que pertenecen a distintos niveles.

4.3.2 Resultados de aprendizaje a partir de los niveles de esquemas explicativos

Para poder comparar los niveles explicativos alcanzados por los estudiantes antes y después de la intervención didáctica (variables NIVEL_PRE y NIVEL_POS), se deben previamente redimensionar en un nuevo espacio bidimensional construido mediante un Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM) de componentes principales que incluya las variables anteriores y posteriores conjuntamente. La matriz de correlaciones de las variables más significativas encontradas antes y después de la intervención didáctica, según los dos apartados anteriores desarrollados en este mismo capítulo, se muestra en la Tabla 47. El rectángulo sombreado en gris recoge las correlaciones entre las variables que pertenecen a distintos momentos del proceso de aprendizaje. En él se muestra que únicamente la variable AMA_A guarda una correlación significativa con las variables obtenidas tras la intervención AMA_B, AMP_B, VER_B y ALP_B. Por tanto, éstas serán las variables con las que se construirá el ACM que estamos buscando. Tabla 47. Matriz de correlaciones entre variables anteriores y posteriores a la intervención didáctica

AMA_A AMP_A VER_A ALP_A ACP_A AAN_A APO_A AGA_B PIN_B AMA_B AMP_B VER_B TEM_B ALP_B

AMA_A 1,000 AMP_A ,718(**) 1,000 VER_A ,588(**) ,665(**) 1,000

ALP_A ,178 ,198 ,376(*) 1,000

ACP_A ,051 ,095 ,197 ,739(**) 1,000 AAN_A ,209 -,020 ,252 ,340 ,482(**) 1,000 APO_A ,403(*) ,132 ,232 ,559(**) ,618(**) ,530(**) 1,000 AGA_B ,387(*) ,375(*) ,269 ,062 -,054 -,025 ,029 1,000 PIN_B ,562(*) ,328 ,248 ,059 ,035 ,201 ,323 ,702(**) 1,000

AMA_B ,689(**) ,288 ,247 ,190 -,101 ,097 ,376(*) ,422(*) ,655(**) 1,000 AMP_B ,603(**) ,395(*) ,360(*) ,171 -,174 -,003 ,200 ,582(**) ,653(**) ,854(**) 1,000 VER_B ,510(**) ,472(**) ,317 ,041 -,062 ,124 ,221 ,555(**) ,567(**) ,548(**) ,560(**) 1,000

TEM_B ,335 ,089 ,014 ,004 -,012 ,074 ,149 ,650(**) ,809(**) ,601(**) ,579(**) ,496(**) 1,000

ALP_B ,482(**) ,454(*) ,208 ,423(*) ,325 ,246 ,457(**) ,514(**) ,507(**) ,481(**) ,473(**) ,636(**) ,315 1,000

Si se realiza un análisis de correspondencias múltiples con las variables AMA_A, AMA_B, AMP_B, VER_B y ALP_B, el módulo SPSS genera, como resumen del modelo, la Tabla 48, que muestra la alta fiabilidad del espacio gráfico generado con las dos dimensiones del mismo.



Tabla 48. Resumen del modelo del ACM para estudiantes de 12-13 años (Matrices E_PRE y E_POS)

Dimensión

Alfa de


Total


% de la

varianza

Total

(Autovalores)

1 ,897 3,540 ,708 70,793 2 ,733 2,416 ,483 48,323 Total 5,956 1,191 Media ,830(a) 2,978 ,596 59,558

a El Alfa de Cronbach Promedio está basado en los autovalores promedio. Pidiéndole al módulo un gráfico de variables conjuntas, éste responde con la Figura 30, en la que se identifican cinco rectángulos definidos por líneas horizontales y verticales que dividen el espacio bidimensional generado. Las categorías de cada una de las variables que caen dentro de cada rectángulo se recogen en la parte inferior de dicha figura.

Dimensión 1

3210-1

Dim

en

sió

n 2

3

2

1

0

-1

4

3

2

6

4

3

4

3

2

3

21

4

3

2


VER_B

AMP_B

AMA_B

AMA_A

ALP_B


1 2 3 4 5

AMA_A 1 2 3 AMA_B 2 3 4 AMP_B 3 4 6 VER_B 2 3 4 ALP_B 2 3 4

Figura 30. Análisis de correspondencias múltiples (E_PRE_POS). Se muestra la ubicación de las categorías de las variables más significativas (AMA_A, AMA_B, AMP_B, VER_B y ALP_B)



Si en este espacio gráfico se proyectan las variables que representan los niveles explicativos de los estudiantes antes y después de la intervención didáctica (NIVEL_PRE y NIVEL_POS), se obtiene la Figura 31, la cual, segmentada mediante las mismas líneas horizontales y verticales utilizadas en la Figura 30, permite la recodificación de las mismas, tal y como se recoge en la parte inferior de este último gráfico. Sustituyendo los valores iniciales de estas variables por los sugeridos por la ubicación en el espacio gráfico de los mismos, se alcanzan unas nuevas variables denominadas NIVEL_PRE_TRANSFORMADO (NIVEL_PRE_T) y NIVEL_POS_TRANSFORMADO (NIVEL_POS_T) cuyos valores se muestran en la tabla 49.

Dimensión 1

1,51,00,50,0-0,5-1,0

Dim

en

sió

n 2

1,0

0,5

0,0

-0,5

-1,0

3

21

3

2

1


NIVEL_PRE

NIVEL_POS


1 2 3 4 5

NIVEL_PRE 1 2,3

NIVEL_POS 1 2 3

Figura 31. Análisis de correspondencias múltiples (E_PRE_POS). Se muestra la ubicación de las categorías de las variables NIVEL_POS y NIVEL_PRE en el espacio definido por las variables más significativas (AGA_B, PIN_B, AMA_B, AMP_B, VER_B, TEM_B, ALP_B).



Tabla 49. Valores de las variables NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T para estudiantes de 12-13 años

Sujeto NIVEL_PRE_T NIVEL_POS_T Sujeto NIVEL_PRE_T NIVEL_POS_T Sujeto NIVEL_PRE_T NIVEL_POS_T

E1 2 2 E11 2 1 E21 2 3 E2 2 2 E12 2 1 E22 2 1 E3 2 2 E13 2 1 E23 1 1 E4 1 2 E14 2 2 E24 1 2 E5 2 1 E15 2 1 E25 1 2 E6 2 2 E16 1 1 E26 1 2 E7 1 1 E17 1 1 E27 2 2 E8 1 1 E18 2 2 E28 1 2 E9 2 2 E19 1 1 E29 2 3 E10 2 2 E20 2 3 E30 2 2

E31 2 1 A la vista de estas nuevas variables, se puede concluir que:

a) Ningún estudiante adopta un nivel superior a 2 antes de la intervención didáctica b) Sólo 3 estudiantes adoptan el nivel 3 tras la intervención didáctica. c) Ningún estudiante supera el nivel 3 de esquemas explicativos, ni siquiera después

de la intervención didáctica. La Tabla 50 de contingencia NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T permite describir los progresos en términos de niveles explicativos. Tabla 50. Tabla de contingencia NIVEL_PRE_T * NIVEL_POS_T para estudiantes de 12-13 años

NIVEL_POS_T

Total 1 2 3

NIVEL_PRE_T 1 6 5 0 11 2 7 10 3 20

Total 13 15 3 31 En ella, se lee que hay 11 casos que tienen un nivel de entrada 1, cuyos niveles finales pueden ser:

nivel 1 (estudiantes 7, 8, 16, 17, 19, 23). Total: 6 nivel 2 (estudiantes 4, 24, 25, 26, 28). Total: 5

Y hay 20 casos que tienen un nivel de entrada 2, cuyos niveles finales pueden ser:

nivel 1 (estudiante 5, 11, 12, 13, 15, 22, 31). Total: 7 nivel 2 (estudiantes 1, 2, 3, 6, 9, 10, 14, 18, 27, 30). Total: 10 nivel 3 (estudiantes 20, 21, 29). Total: 3

Desde la perspectiva de los niveles explicativos, el progreso en el aprendizaje no resulta tan sencillo como se vio desde la perspectiva anterior. De hecho, 7 alumnos experimentan un retroceso en su nivel explicativo, 16 permanecen en el que estaban y sólo 8 de 31 (25%) experimentan un progreso de nivel explicativo gracias a la intervención didáctica. Los



valores medios de NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T son respectivamente 1,65 y 1,68, lo que indica la limitación del progreso global. Este progreso no les lleva en ningún caso a superar el nivel explicativo 3 en la construcción del conocimiento sobre la naturaleza corpuscular de la materia.


CAPÍTULO

RESULTADOS II:

APRENDIZAJE DE LOS

ESTUDIANTES

UNIVERSITARIOS

Capítulo 5: Resultados II. Aprendizaje de los estudiantes universitarios


En este capítulo se va afrontar el estudio del aprendizaje experimentado por los estudiantes universitarios tras la intervención didáctica realizada. Para ello, del mismo modo que el anterior, el capítulo se estructura en tres apartados. En el primero, se realizará la identificación de los niveles iniciales o previos a la intervención; en el segundo la de los niveles finales o posteriores a la misma; y, por último, en el tercer apartado, se analiza el aprendizaje experimentado por estos estudiantes, distinguiendo entre aprendizaje de competencias y de contenidos específicos, y asociando el primero al cambio de nivel de esquemas explicativos puestos en juego por el estudiante. Para el tratamiento estadístico de los datos se ha usado el mismo paquete SPSS 15.0, utilizado para los estudiantes de 12-13 años. En el caso de los estudiantes universitarios, las fuentes de los datos para este capítulo son las matrices U_PRE y U_POS, mostradas en las Tablas 17 y 18 del apartado 3.5. de este trabajo. Cabe advertir que desde los primeros análisis exploratorios, un estudiante en la matriz de datos (U30) mostró un comportamiento muy anómalo respecto a los restantes, por lo que se decidió eliminar de la misma. La muestra universitaria queda reducida a 29 estudiantes. 5.1 IDENTIFICACIÓN DE LOS NIVELES INICIALES DE LOS ESTUDIANTES

UNIVERSITARIOS (MATRIZ U-PRE)

Para el análisis de los niveles iniciales de los estudiantes universitarios, la fuente de datos es la matriz U_PRE (Tabla 17, apartado 3.5.). En ella, además de las variables personales EDAD y SEXO, aparecen 15 variables que representan el comportamiento de estos estudiantes ante cada ítem o conjunto de ítems con un propósito común establecido (lo que ha sido identificado como módulo categorial) en la prueba de evaluación administrada antes de la intervención didáctica. Estas variables son: AGA_A, PIN_A, AMA_A, AMP_A, VER_A, TEM_A, ALA_A, PAL_A, ALP_A, ACA_A, ACP_A, PAI_A, AAN_A, APO_A y GCO_A. Estas 15 variables son de naturaleza categorial, pues su construcción depende del número de grupos de categorías que se han establecido en las mismas, basándonos generalmente en criterios de analogías y diferencias. Por lo tanto, la distancia entre categorías no obedece a ningún tipo de métrica, como pudiera ser la distancia euclidiana. Por ejemplo, mientras que en el módulo categorial que determina la variable PIN_A se han establecido 3 grupos de categorías, en otro módulo, como el que define a la variable GCO_A, se han establecido 6 categorías, por lo que no se pueden equiparar los sujetos posicionados en el grupo categórico 2 de PIN_A con los del grupo categórico 2 de GCO_A. Por tanto, son variables categoriales ordinales todas las consideradas en esta matriz excepto EDAD y SEXO. Para llegar a identificar los niveles explicativos iniciales de los estudiantes, se realizará un estudio exploratorio que incluye los siguientes apartados:





Algunos de los aspectos que merecen respuesta en un análisis estadístico de variables son:




Para responder a estas cuestiones, se han utilizado dos análisis complementarios: el de correspondencias entre variables y el análisis factorial. Los objetivos de estas técnicas son diferentes, pues mientras que la primera permite conocer la relación entre las distintas variables, la segunda tiene su sentido cuando existe esta relación, postulando la existencia de factores subyacentes o construcciones factoriales que explican los valores que aparecen en la matriz de correlaciones entre las variables. Por tanto, son complementarias pues un análisis factorial parte de la matriz de correlaciones para la extracción factorial. A. Análisis de correlaciones en U_PRE

La matriz de correlaciones bivariadas que se muestra en la Tabla 51, se ha obtenido seleccionando el coeficiente Rho de Spearman, dado que las variables consideradas son categoriales ordinales. Se podría decir que es la versión no paramétrica del coeficiente de correlación de Pearson basado en los rangos de las categorías más que en los mismos valores de las mismas.



Tabla 51. Matriz de correlaciones U_PRE (Universitarios antes de la intervención)

EDAD SEXO AGA_A PIN_A AMA_A AMP_A VER_A TEM_A ALA_A PAL_A ALP_A ACA_A ACP_A PAI_A AAN_A APO_A GCO_A

EDAD 1,000 SEXO -,195 1,000 AGA_A ,200 -,601(**) 1,000 PIN_A ,133 -,074 ,407(*) 1,000 AMA_A -,382(*) ,090 ,209 ,133 1,000 AMP_A -,198 ,141 ,278 ,283 ,751(**) 1,000 VER_A -,417(*) ,125 ,123 ,170 ,595(**) ,418(*) 1,000 TEM_A ,001 ,012 ,025 ,284 ,241 ,141 ,428(*) 1,000 ALA_A -,052 ,206 ,128 ,352 ,360 ,364(*) ,293 ,301 1,000 PAL_A -,039 ,141 ,146 ,112 ,450(*) ,393(*) ,459(*) ,146 ,553(**) 1,000 ALP_A -,084 ,336 -,146 ,393(*) ,224 ,099 ,175 ,083 ,593(**) ,381(*) 1,000 ACA_A -,110 -,067 ,245 ,012 ,295 ,287 ,529(**) ,245 ,496(**) ,598(**) ,096 1,000 ACP_A -,075 ,317 -,107 ,288 ,186 ,038 ,084 -,107 ,451(*) ,405(*) ,886(**) ,070 1,000 PAI -,035 ,192 -,030 ,124 ,137 ,328 ,174 ,015 ,135 -,105 ,105 ,368(*) ,077 1,000 AAN_A ,187 ,157 ,017 ,365(*) ,201 ,251 ,285 ,160 ,574(**) ,447(*) ,577(**) ,350 ,520(**) ,366(*) 1,000 APO_A ,235 ,075 -,005 ,203 ,101 ,124 ,239 ,083 ,408(*) ,406(*) ,406(*) ,361 ,440(*) ,227 ,834(**) 1,000 GCO_A -,152 ,237 -,075 ,383(*) ,189 ,161 ,188 -,069 ,480(**) ,247 ,624(**) ,039 ,536(**) ,047 ,378(*) ,285 1,000 * La correlación es significativa al nivel 0,05 (bilateral). ** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).



En la tabla mencionada, se han señalado las variables que correlacionan al nivel de 95% de confianza y las que lo hacen al nivel del 99%. Un análisis detallado de la misma indica que:

Las variables AMA_A, AMP_A y VER_A tienen correlaciones altas entre sí que se mueven en el intervalo [0.42, 0.75]

Lo mismo les ocurre a las variables ALA_A, PAL_A, ALP_A, ACP_A, AAN_A, APO_A y GCO_A significativas al menos al 95% de confianza.

Hay otras parejas de correlaciones altamente significativas, como [SEXO; AGA_A] y [VER_A; ACA_A]. El mayor número de correlaciones entre variables, respecto al encontrado para los estudiantes de 12-13 años, podría tener una primera lectura indicativa de que los esquemas explicativos de los estudiantes universitarios están más estructurados, incluso antes de la intervención educativa. B. Análisis factorial de variables en U_PRE

En este caso, buscamos transformar el espacio de los datos definidos por las 17 variables en un nuevo espacio formado por un número bastante menor de factores, de tal forma que éstos explican la mayor parte de la varianza (Caridad, 1989; en Benarroch, 1998b). La técnica aplicada será el análisis factorial de componentes principales, cuya característica es la de no asumir previamente ninguna estructura de los datos. Si se realiza el análisis factorial de componentes principales con todas las variables, se obtienen los resultados recogidos en la Tabla 52. En ella, se puede ver que el programa estadístico selecciona cinco factores, por ser los que explican un grado de varianza de los datos mayor a la unidad. En conjunto, estos cinco factores explican el 76,230% de los datos y el primer factor sólo explica casi el 37% (exactamente el 36,525 %). Vale la pena comentar que en esa misma instancia, en el caso de los estudiantes más jóvenes (Tabla 20), el programa estadístico seleccionó seis componentes en lugar de cinco para explicar un porcentaje similar de la varianza. Además, el primer factor, que es el que resume mejor la información contenida en la matriz de datos original, es en este caso de los jóvenes universitarios, más significativo que en el de los jóvenes de 12-13 años (36,525% varianza frente a 27,944%). Pero lo más importante de este análisis es la posibilidad de interpretar el significado de los factores extraídos analizando la naturaleza de las variables que presentan unos pesos factoriales elevados en cada uno de ellos. Los pesos factoriales de las variables respecto a los factores construidos en este análisis pueden verse en la Tabla 53.



Tabla 52. Análisis factorial de U_PRE. Varianza total explicada

Componente

Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al cuadrado

de la extracción

Total % de la varianza % acumulado Total

% de la varianza % acumulado

1 6,209 36,525 36,525 6,209 36,525 36,525

2 2,354 13,845 50,370 2,354 13,845 50,370

3 1,801 10,596 60,967 1,801 10,596 60,967

4 1,367 8,040 69,007 1,367 8,040 69,007

5 1,228 7,224 76,230 1,228 7,224 76,230


Tabla 53. Análisis factorial de U_PRE. Pesos factoriales de las variables en cada uno de los componentes extraídos

Componente

1 2 3 4 5 EDAD -,204 ,613 ,445 ,195 -,231

SEXO ,304 -,735 -,151 ,234 ,053

AGA_A ,100 ,841 ,230 -,301 ,009

PIN_A ,358 ,226 ,516 -,206 ,593

AMA_A ,758 ,059 -,340 -,231 -,045

AMP_A ,749 ,210 -,236 ,198 ,090

VER_A ,693 ,106 -,471 -,229 ,095

TEM_A ,279 ,148 -,288 -,170 ,594

ALA_A ,853 ,006 ,059 -,058 ,028

PAL_A ,759 ,105 -,178 -,273 -,370

ALP_A ,721 -,375 ,420 -,086 ,031

ACA_A ,597 ,418 -,415 ,211 -,095

ACP_A ,776 -,304 ,263 -,124 -,243

PAI_A ,292 ,187 -,073 ,816 ,330

AAN_A ,824 ,081 ,276 ,261 -,110

APO_A ,682 ,126 ,277 ,279 -,261

GCO_A ,480 -,350 ,417 -,101 ,229

Método de extracción: Análisis de componentes principales. 5 componentes extraídos

Atendiendo únicamente al componente 1, que como se ha dicho explica por sí solo casi el 37% de la varianza, las variables que presentan pesos factoriales altos en el mismo son AMA_A, AMP_A, VER_A, ALA_A, PAL_A, ALP_A, ACA_A, ACP_A, AAN_A y APO_A, que coinciden bastante con las que tenían altas interrelaciones en la matriz de correlaciones (Tabla 51). Por tanto, es posible concluir que este grupo de variables son las más significativas para extraer los niveles explicativos de los estudiantes universitarios antes de la intervención educativa. Dado que constituyen las variables más significativas, se construye la variable SUMA_A a partir de la suma aritmética de sus valores y se introduce dicha variable en la matriz de datos original de estos estudiantes (U_PRE).




clúster

El programa estadístico “Análisis de Conglomerado en dos Fases” da la opción al usuario de elegir el número de clúster que desea construir, o bien, calcula por defecto el mejor número de clusters. En el caso de una agrupación automática, en nuestro caso el programa elige tres clusters, valor que aporta un Criterio Bayesiano de Schwarz (BIC) inferior, como se muestra en la Tabla 54.

Tabla 54. Análisis de conglomerado en dos fases realizado sobre las variables más significativas de la matriz de datos U_PRE

Número de

conglomerados

Criterio

bayesiano de

Schwarz (BIC)

Cambio en

BIC(a)

Razón de

cambios en

BIC(b)

Razón de

medidas de

distancia(c)

1 442,230

2 404,959 -37,271 1,000 1,348

3 392,097 -12,862 ,345 2,197

4 417,427 25,329 -,680 1,020

5 443,367 25,940 -,696 1,488

6 479,574 36,208 -,971 1,098

7 517,662 38,088 -1,022 1,296

8 560,123 42,461 -1,139 1,056

9 603,366 43,243 -1,160 1,002

10 646,640 43,274 -1,161 1,211

11 692,348 45,708 -1,226 1,378

12 741,219 48,872 -1,311 1,000

13 790,091 48,872 -1,311 1,000

14 838,963 48,872 -1,311 1,606

15 890,992 52,029 -1,396 1,024

a Los cambios proceden del número anterior de conglomerados de la tabla. b Las razones de los cambios están relacionadas con el cambio para la solución de los dos conglomerados. c Las razones de las medidas de la distancia se basan en el número actual de conglomerados frente al número de conglomerados anterior.

Por tanto, los estudiantes universitarios, antes de la intervención didáctica, pueden quedar agrupados en 3 clusters. Para conocer las características de los mismos, se ejecuta el Análisis de Conglomerado de K-medias, con las variables más significativas y SUMA_A. Este análisis nos proporciona los valores centrales iniciales de los conglomerados en las variables del estudio, como se muestra en la Tabla 55.



Tabla 55. Centros iniciales de los conglomerados en U_PRE

Conglomerado

1 2 3 AMA_A 3 4 4

AMP_A 1 4 4

VER_A 4 5 4

ALA_A 3 4 4

PAL_A 2 2 2

ALP_A 3 4 3

ACA_A 1 2 2

ACP_A 3 4 3

AAN_A 3 5 3

APO_A 3 5 3

SUMA_A 26,00 39,00 32,00

De ella, se extrae que el conglomerado 2 es el formado por los alumnos de mejor rendimiento; le sigue el conglomerado 3 y, por último el número 1. Se puede solicitar al programa que nos aporte la información del conglomerado en el que queda mejor ubicado cada estudiante, y el resultado de esta solicitud se muestra en la Tabla 56, en la que se contabilizan dos alumnos en el conglomerado 1, once en el 2 y dieciséis en el 3. En esta tabla también se muestra la distancia de cada caso o estudiante al centro del conglomerado, que es una medida inversa del grado en que el estudiante queda representado por su conglomerado. Así, los estudiantes 15 y 25 son buenos representantes del conglomerado 2, el 9 es el mejor representante del 3, y en el conglomerado 1 los dos estudiantes están igualmente representados. Tabla 56. Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes E_PRE (variable CLUSTER)

Número de caso

Conglomerado (CLUSTER)

Distancia Número

de caso Conglomerado

(CLUSTER) Distancia

1 3 1,128 16 3 2,350 2 2 1,710 17 2 1,710 3 3 1,378 18 2 2,260 4 2 1,135 19 3 1,589 5 3 2,213 20 2 1,710 6 1 1,732 21 3 1,234 7 3 2,377 22 2 2,004 8 3 1,234 23 3 1,378 9 3 ,879 24 3 1,234 10 3 1,702 25 2 ,962 11 1 1,732 26 3 3,376 12 2 1,213 27 2 2,300 13 3 1,589 28 3 1,234 14 3 1,508 29 2 2,453 15 2 ,962

Como consecuencia de este análisis, se introducen en la matriz de datos U_PRE dos nuevas variables denominadas respectivamente CLUSTER creada automáticamente por el programa estadístico y cuyos valores se muestran en la Tabla 56 y CLUSTER_A en la que se adjudica un orden lógico a los valores de los conglomerados, de modo que en esta última variable, 1 sea el grupo de menor rendimiento y 3 el de mayor.



La recodificación realizada para la obtención de CLUSTER_A a partir de CLUSTER es la siguiente:

CLUSTER CLUSTER_A

1 1 3 2 2 3

Los valores de la variable CLUSTER_2 se muestran en la Tabla 57. Tabla 57. Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes U_PRE (variable CLUSTER_A)

Número de caso Conglomerado (CLUSTER_A)

Distancia Número

de caso Conglomerado (CLUSTER_A)

Distancia

1 2 1,128 16 2 2,350 2 3 1,710 17 3 1,710 3 2 1,378 18 3 2,260 4 3 1,135 19 2 1,589 5 2 2,213 20 3 1,710 6 1 1,732 21 2 1,234 7 2 2,377 22 3 2,004 8 2 1,234 23 2 1,378 9 2 ,879 24 2 1,234

10 2 1,702 25 3 ,962 11 1 1,732 26 2 3,376 12 3 1,213 27 3 2,300 13 2 1,589 28 2 1,234 14 2 1,508 29 3 2,453 15 3 ,962

En la Figura 32 se muestra la representación de la variable SUMA_A de cada estudiante con indicación de su conglomerado. En él se puede observar que los intervalos adoptados por dicha variable en cada conglomerado son distintos, de modo que para los respectivos conglomerados 1, 2 y 3 adquiere valores comprendidos en los intervalos [26, 27] , [31, 35] y [36, 39] de SUMA_A.



Figura 32. Representación cartesiana de la variable SUMA_A de los estudiantes universitarios antes de la intervención. Asociación por conglomerados


La identificación del comportamiento cognitivo de los sujetos y/o grupos de sujetos durante la entrevista, conduce a la necesidad de profundizar en las relaciones de dependencia que se establecen entre las variables categóricas definidas anteriormente. En concreto, interesa conocer:



representativos de la evolución cognitiva de los sujetos y no de los esquemas de partida de la entrevistadora.

La técnica de análisis de datos que resulta adecuada para resolver problemas donde juegan un papel importante las variables categóricas, es el análisis de correspondencias múltiples (ACM). Sus consideraciones son de carácter geométrico, está dentro de las



técnicas descriptivas de la estadística, y permite el paso de lo cualitativo a lo cuantitativo, de lo heterogéneo a una construcción de orden estructural (Cornejo, 1988, citado en Benarroch, 1998b). El ACM permite estudiar una población de individuos descritos por varias variables cualitativas (o categóricas). Los valores posibles que toman las variables categóricas, se denominan modalidades de la variable. Una de las aplicaciones más corrientes del ACM es el tratamiento del conjunto de respuestas a una encuesta. En nuestro caso, cada variable construida inductivamente de la entrevista constituye una variable categórica cuyas modalidades son las agrupaciones de respuestas propuestas, llamadas en esta investigación categorías empíricas. En el SPSS, cuando se quiere realizar un ACM con varias variables, hay que utilizar el módulo “Escalamiento óptimo” (Analizar, Reducción de datos, Escalamiento óptimo). En él, se definen como variables de análisis todas las que han resultado significativas en el análisis de variables realizado previamente (esto es, SUMA_A, AMA_A, AMP_A, VER_A, ALA_A, PAL_A, ALP_A, ACA_A, ACP_A, AAN_A y APO_A). Haciéndolo así, el ACM ofrece como resumen un estudio de la fiabilidad del análisis a través de la estimación del coeficiente del Alfa de Cronbach (ver Tabla 58). Considerando que en el ámbito educativo suele ser aceptable un coeficiente de fiabilidad de 0,60 o superior, el valor obtenido en la tabla 43 indica que el cuestionario tiene una fiabilidad alta (Alfa de Cronbach promedio= 0,802). Así mismo, el Alfa de Cronbach proporciona información sobre las relaciones entre elementos individuales de la escala, es decir, entre las modalidades de cada escala. Tabla 58. Resumen del modelo utilizado en el ACM (U_PRE)

Dimensión Alfa de

Cronbach

Varianza explicada

Inercia % de la varianza

Total (Autovalores)

1 ,848 4,216 ,422 42,157

2 ,736 2,962 ,296 29,622

Total 7,178 ,718

Media ,802(a) 3,589 ,359 35,889

a El Alfa de Cronbach Promedio está basado en los autovalores promedio.

El programa presenta la opción de proporcionar un gráfico con todas las variables usadas en el análisis (Figura 33). Este gráfico es muy interesante para comparar el comportamiento relativo de las respectivas categorías de las variables. Por ejemplo, nos permite comprobar que la variable AMP_A no discrimina bien a los estudiantes, puesto que sus categorías 1 y 2 caen dentro del segundo espacio, mientras que carece de categoría en el tercero. Lo mismo le pasa a VER_A.



Dimensión 1

10-1-2-3-4

Dim

en

sió

n 2

2

1

0

-1

54

3

3

2

1

2

1

5

4

35

4

1

4

3

5

43

4

3

21

5

4

3


VER_A

SUMA_A

PAL_A

APO_A

AMP_A

AMA_A

ALA_A

ACP_A

ACA_A

AAN_A


1 2 3

AAN_A 3 4 5 ACA_A 1 2 ACP_A 3 4 ALA_A 3 4 5 AMA_A 3 4 AMP_A 1 4,5 APO_A 3 4 5 PAL_A 1 2 SUMA_A 3 4 5 VER_A 3 4,5

Figura 33. Análisis de correspondencias múltiples realizado con las variables más significativas de U_PRE La comparación de las categorías que se ubican en cada uno de los círculos definidos el espacio bidimensional nos lleva a concluir que, si bien la variable SUMA_A se ha construido a partir de las todas las variables más significativas, su comportamiento muestra un paralelismo mayor con el conjunto formado únicamente por AAN_A, ALA_A y APO_A. Un nuevo análisis de correspondencias con estas variables con comportamiento más homogéneo muestra, como se ve en la Figura 34, la alta coincidencia espacial de las categorías de las mismas y las de la variable SUMA_A.

3

1 2



Dimensión 1

210-1-2

Dim

en

sió

n 2

1

0

-1

-2

3

2

1

3

2

1

3

2

1

3

2

1


SUMA_A

APO_A

ALA_A

AAN_A


Figura 34. Análisis de correspondencias múltiples (U_PRE) realizado únicamente con las variables cuyas categorías se corresponden mejor. Asimismo, el programa permite la solicitud de un gráfico con los puntos de objetos (estudiantes, en nuestro caso) etiquetados mediante el número de caso, como se muestra en la Figura 35.



Dimensión 1

210-1-2

Dim

en

sió

n 2

1

0

-1

-2

29

26

25

22

19

18

17

16 1514

13

12

11

109

8

7

6

5

4

3

2

1



Figura 35. Análisis de correspondencias múltiples (U_PRE). Se muestra la ubicación de los estudiantes en el espacio definido por las variables más significativas y homogéneas (AAN_A, ALA_A, APO_A, SUMA_A).


La ubicación de los estudiantes en este espacio gráfico es muy significativa para nuestro estudio, dado que éste ha sido construido por la correspondencia entre las categorías de las variables más determinantes y homogéneas de la matriz de datos. Si se le adjudica a cada estudiante el valor definido por su posición en este espacio gráfico, se obtienen los valores de la Tabla 59 en el que se ha llamado ‘NIVEL_PRE’ de etiqueta ‘nivel explicativo previo’ al nuevo valor asignado.

1

2

3



Tabla 59. Nivel explicativo previo (‘NIVEL_PRE’) de los estudiantes universitarios obtenido a partir de su ubicación espacial en el ACM

Sujeto NIVEL_PRE Sujeto NIVEL_PRE Sujeto NIVEL_PRE

U1 2 U11 1 U21 2 U2 3 U12 3 U22 3 U3 2 U13 2 U23 2 U4 3 U14 2 U24 2 U5 3 U15 3 U25 3 U6 1 U16 2 U26 2 U7 1 U17 2 U27 3 U8 2 U18 3 U28 2 U9 2 U19 2 U29 3 U10 2 U20 2

Si se comparan los valores adjudicados a los estudiantes en la variable ‘nivel explicativo’ definidos en la Tabla 59 con los obtenidos en el análisis cluster o de agrupamiento de sujetos en la vertiente ordenada (Tabla 57), se manifiesta una coincidencia en todos los estudiantes, salvo en E5, E7, E17 y E20 (ver la comparación en la Tabla 60). Tabla 60. Comparación de los valores de las variables ‘NIVEL_PRE’ y ‘CLUSTER_A’ para universitarios

Sujeto NIVEL_PRE Cluster_A Sujeto NIVEL_PRE Cluster_A Sujeto NIVEL_PRE Cluster_A

U1 2 2 U11 1 1 U21 2 2 U2 3 3 U12 3 3 U22 3 3 U3 2 2 U13 2 2 U23 2 2 U4 3 3 U14 2 2 U24 2 2 U5 3 2 U15 3 3 U25 3 3 U6 1 1 U16 2 2 U26 2 2 U7 1 2 U17 2 3 U27 3 3 U8 2 2 U18 3 3 U28 2 2 U9 2 2 U19 2 2 U29 3 3 U10 2 2 U20 2 3

Evidentemente, esta coincidencia está manifestando tanto la bondad de los datos como la de los análisis realizados. Las diferencias en el caso de los estudiantes 5, 7, 17 y 20 pensamos que hay que resolverla a favor de la variable “nivel explicativo” que está construida únicamente a partir de las variables que mejor recogen el comportamiento homogéneo de los estudiantes (AAN_A, ALA_A, APO_A y SUMA_A) En consecuencia, la matriz de datos original U_PRE de los estudiantes universitarios queda implementada con las siguientes variables:

1. La variable SUMA_A, calculada a partir de los valores de las variables más significativas cuya identificación ha sido posible gracias al análisis de variables realizado.




3. La variable CLUSTER_A que es una transformada de la anterior, en la que se han invertido los valores numéricos de modo que en ella 1 indica el grupo de menos rendimiento y 3 el de más rendimiento (ver sus valores en la Tabla 57).

4. La variable NIVEL_PRE, obtenida a partir de la ubicación de los estudiantes en el espacio bidimensional estructurado por las variables cuyas categorías se comportan de modo más homogéneo entre sí y con la variable SUMA_A. Sus valores se muestran en la Tabla 59.

Insistimos, como ya hiciéramos con los estudiantes de 12-13 años, en que la práctica coincidencia de las variables CLUSTER_A y NIVEL_PRE a pesar de los distintos módulos estadísticos que han conducido a su construcción, es una prueba palpable de la bondad de los análisis realizados. Como se ha dicho, pensamos que la segunda es más significativa que la primera, pero se mantendrán ambas en la matriz de datos para evitar tomar decisiones apresuradas que podrían tener efectos negativos en los estudios de aprendizaje que se realizarán más adelante. 5.2 IDENTIFICACIÓN DE LOS NIVELES FINALES DE LOS ESTUDIANTES

UNIVERSITARIOS (MATRIZ U_POS)

La matriz de datos que recoge el comportamiento de los estudiantes universitarios frente a la prueba de evaluación tras la intervención didáctica es U_POS, y se expone en la Tabla 18, al final del Capítulo 3. En ella, además de las variables personales EDAD y SEXO, aparecen 15 variables que representan el comportamiento de estos estudiantes ante cada ítem o conjunto de ítems con un propósito común (lo que ha sido identificado como módulo categorial). Estas variables son: AGA_B, PIN_B, AMA_B, AMP_B, VER_B, TEM_B, ALA_B, PAL_B, ALP_B, ACA_B, ACP_B, PAI_B, AAN_B, APO_B y GCO_B. Tienen las mismas características categoriales ordinales que sus homónimas obtenidas antes de la intervención. Para llegar a identificar los niveles explicativos finales de los estudiantes, se realizará un estudio exploratorio fundamentado en los mismos módulos estadísticos y con las mismas explicaciones que el usado en la identificación de los niveles iniciales, y, por tanto, incluye:


De nuevo, advertir que el comportamiento anómalo ya detectado para el estudiante U30 en la fase previa a la intervención, se manifiesta también en esta fase posterior, por lo que tuvo que ser eliminado para poder indagar en la estructura del resto de los datos.




Recordamos que los objetivos de este análisis son, para este nuevo conjunto de variables, responder a las cuestiones:




Para ello, se aplican el análisis de correspondencias entre variables y el análisis factorial. A. Análisis de correlaciones en U_POS

La matriz de correlaciones bivariadas que se muestra en la Tabla 61, se ha obtenido seleccionando el coeficiente Rho de Spearman, dado que las variables consideradas son categoriales ordinales. A la vista de ella, interesa destacar:

Tabla 61. Matriz de correlaciones de U_POS

EDAD SEXO AGA_B PIN_B AMA_B AMP_B VER_B TEM_B ALP_B ACP_B AAN_B APO_B GCO_B EDAD 1,000

SEXO -,195 1,000 AGA_B ,041 -,035 1,000 PIN_B -,017 ,315 ,307 1,000

AMA_B -,251 ,308 ,342 ,333 1,000 AMP_B -,149 ,280 ,178 ,297 ,333 1,000 VER_B -,079 ,173 ,254 ,455(*) ,219 ,466(**) 1,000

TEM_B ,069 ,294 ,262 ,640(**) ,257 ,503(**) ,685(**) 1,000 ALP_B ,013 ,353 ,370(*) ,756(**) ,392(*) ,431(*) ,577(**) ,688(**) 1,000 ACP_B ,004 ,326 ,249 ,657(**) ,209 ,162 ,481(**) ,537(**) ,563(**) 1,000

AAN_B ,288 ,024 ,423(*) ,353 ,294 ,335 ,347 ,625(**) ,677(**) ,327 1,000 APO_B ,101 ,032 ,232 ,405(*) ,189 ,140 ,406(*) ,605(**) ,690(**) ,260 ,644(**) 1,000 GCO_B ,108 ,324 ,282 ,531(**) ,205 ,223 ,231 ,340 ,582(**) ,396(*) ,342 ,500(**) 1,000


Las variables AMA_B, ALA_B, PAL_B, ACA_B y PAI_B no aparecen en la matriz por la falta de varianza que tienen estas variables.

Las variables TEM_B, ALP_B, AAN_B y APO_B guardan entre ellas correlaciones

altamente significativas al 99% de confianza que oscilan en el intervalo [0,605; 0,690]. Les llamaremos el “grupo fuerte”.



Las variables PIN_B, VER_B y ACP_B correlacionan bien con las dos primeras del grupo fuerte pero no con las dos últimas.

La variable GCO_B correlaciona bien con ALP_B y con APO_B pero no con las

otras dos. Estas correlaciones entre variables en U_POS, comparadas con las encontradas antes de la intervención educativa (U_PRE), sugieren una estructura de datos más interrelacionada pero también más compleja. B. Análisis factorial de variables en U_POS

Con la técnica del análisis factorial por el método de componentes principales aplicada a la matriz U_POS, se obtienen los resultados que se muestran en la Tabla 62. En ella, se puede comprobar que los factores seleccionados por el programa estadístico son tres, por ser los que explican un grado de varianza de los datos mayor a la unidad. En conjunto, estos tres factores explican el 70,377% de los datos y sólo el primero casi el 50% (exactamente 49,284%). Tabla 62. Análisis Factorial de U_POS. Varianza total explicada

Componente


de la extracción



1 4,928 49,284 49,284 4,928 49,284 49,284

2 1,101 11,009 60,293 1,101 11,009 60,293

3 1,008 10,084 70,377 1,008 10,084 70,377


Tabla 63. Análisis factorial de U_POS. Pesos factoriales de las variables en cada uno de los componentes extraídos.

Componente

1 2 3

AGA_B ,359 -,188 ,614

PIN_B ,764 -,278 -,311

AMP_B ,497 ,638 ,053

VER_B ,689 ,397 -,246

TEM_B ,846 ,285 -,137

ALP_B ,906 -,140 -,002

ACP_B ,692 -,253 -,406

AAN_B ,712 ,175 ,480

APO_B ,762 -,108 ,231

GCO_B ,624 -,466 ,066

Método de extracción: Análisis de componentes principales. 3 componentes extraídos

Atendiendo a variables que tienen mayores pesos factoriales en el primer factor, éstas son PIN_B, VER_B, TEM_B, ALP_B, ACP_B, AAN_B, APO_B y GCO_B (ver tabla 63). Coinciden con el grupo con correlaciones mayores según la matriz de la Tabla 61.



Dado que el primer factor recoge bastante más varianza que el segundo, se puede concluir que las variables que mejor lo saturan son las más significativas del mismo. En consecuencia, se construye la variable SUMA_B a partir de la suma aritmética de sus valores y se introduce dicha variable en la matriz de datos original de estos estudiantes (U_POS).


clúster



El programa estadístico “Análisis de Conglomerado en dos Fases” da la opción al usuario de elegir el número de clúster que desea construir, o bien, calcula por defecto el mejor número de clusters. En el caso de una agrupación automática con las variables más significativas (PIN_B, VER_B, TEM_B, ALP_B, ACP_B, AAN_B, APO_B y GCO_B) y SUMA_B, el programa elige tres clusters, valor que aporta un Criterio Bayesiano de Schwarz (BIC) inferior, como se muestra en la Tabla 64. Tabla 64. Análisis de conglomerado en dos fases realizado sobre las variables más significativas de la matriz de datos U_POS

Número de conglomerados

Criterio bayesiano de Schwarz (BIC)

Cambio en BIC(a)

Razón de cambios en

BIC(b)

Razón de medidas de distancia(c)

1 569,047

2 510,555 -58,491 1,000 1,907

3 509,502 2,947 -,050 1,404

4 535,947 22,446 -,384 1,092

5 562,466 26,518 -,453 1,378

6 601,101 38,635 -,661 1,488

7 650,250 49,149 -,840 1,163

8 702,420 52,171 -,892 1,060

9 755,635 53,215 -,910 1,071

10 810,004 54,368 -,930 1,205

11 867,154 57,150 -,977 1,130

12 925,865 58,711 -1,004 1,187

13 986,466 60,602 -1,036 1,276

14 1049,255 62,789 -1,073 1,341

15 1114,058 64,803 -1,108 1,026

a Los cambios proceden del número anterior de conglomerados de la tabla. b Las razones de los cambios están relacionadas con el cambio para la solución de los dos conglomerados.



Fijados el mejor número de clúster, se ejecuta para estas mismas variables, el módulo de clasificación de K-medias, para obtener, por un lado, los centros iniciales de los conglomerados (Tabla 65), así como la pertenencia de cada estudiante al conglomerado en el que queda mejor ubicado (Tabla 66). En la Tabla 65 se muestra que el conglomerado 1 es el de menor rendimiento, y le siguen el 2 y el 3. Por tanto, ya están ordenados en orden creciente de rendimiento por el propio programa estadístico. No obstante, a la variable creada por el propio programa la denominamos, por analogía con los restantes análisis, CLUSTER_B. En la Tabla 66 se pueden contar el número de estudiantes que pertenecen a cada conglomerado, de modo que hay 3 alumnos en el conglomerado 1, 22 en el segundo y 4 en el tercero. Los mejores representantes de los mismos son los que tienen distancias menores a los centros de dichos conglomerados (por ejemplo, el estudiante 7 sería el mejor representante del conglomerado 1, el 20 del conglomerado 2, y el 22 el mejor del conglomerado 3). Tabla 65. Centros iniciales de los conglomerados en U_POS

Conglomerado

1 2 3 PIN_B 2 3 4

VER_B 4 6 6

TEM_B 4 6 6

ALP_B 4 5 6

ACP_B 4 4 6

AAN_B 4 6 6

APO_B 5 6 8

GCO_B 5 5 8

SUMA_B 32 41 50

Tabla 66. Pertenencia a los conglomerados de los estudiantes U_POS (variable CLUSTER_B)

Número de caso

Conglomerado (CLUSTER)

Distancia Número

de caso Conglomerado

(CLUSTER) Distancia

1 2 3,335 16 2 2,222 2 2 2,437 17 2 4,837 3 2 2,342 18 3 ,354 4 2 4,060 19 2 2,074 5 2 1,547 20 2 1,014 6 1 1,700 21 2 2,492 7 1 ,943 22 3 ,354 8 2 1,218 23 2 2,160 9 2 2,181 24 2 2,074 10 2 2,181 25 2 3,035 11 1 1,247 26 2 1,487 12 2 2,160 27 3 1,275 13 2 1,576 28 2 2,492 14 2 1,866 29 3 1,275

15 2 1,359



Como consecuencia de este análisis, se introducen en la matriz de datos U_POS una nueva variable denominada CLUSTER_B que, en este caso coincide con CLUSTER creada automáticamente por el programa estadístico y cuyos valores se muestran en la Tabla 66. En la Figura 36 se muestra la representación de la variable SUMA_B de cada estudiante con indicación de su conglomerado. En ella se puede observar que los intervalos adoptados por dicha variable en cada conglomerado son excluyentes, de modo que para los respectivos conglomerados 1, 2 y 3 adquiere valores comprendidos en los intervalos [32, 34], [37, 44] y [48, 50].

ALUMNO

U29

U28

U27

U26

U25

U24

U23

U22

U21

U20

U19

U18

U17

U16

U15

U14

U13

U12

U11

U10

U9

U8

U7

U6

U5

U4

U3

U2

U1

50

45

40

35

30

3

2

3

2

2

22

3

2

2

2

3

2

2

2

2

2

2

1

2

22

1

1

2

2

22

2

SU

MA

_B

Figura 36. Representación cartesiana de la variable SUMA_B de los estudiantes universitarios después de la intervención. Asociación por conglomerados


Las variables consideradas para la evaluación de los estudiantes de 12-13 años después de la intervención didáctica, recogidas en la tabla 46, son, con las únicas excepciones de EDAD y SEXO, variables categoriales ordinales. Sus categorías, al igual que las homólogas del estudio U_PRE, han sido definidas por criterios de analogías y diferencias de respuestas y posteriormente jerarquizadas siguiendo criterios intuitivos.



La técnica de análisis de datos que resulta adecuada para resolver problemas donde juegan un papel importante las variables categóricas, es el análisis de correspondencias múltiples (ACM). Sus consideraciones son de carácter geométrico, está dentro de las técnicas descriptivas de la estadística, y permite el paso de lo cualitativo a lo cuantitativo, de lo heterogéneo a una construcción de orden estructural (Cornejo, 1988, citado en Benarroch, 1998b). En concreto, interesa conocer:



representativos de la evolución cognitiva de los sujetos y no de los esquemas de partida de los investigadores.

Para realizar el ACM, se aplica el módulo “Escalamiento óptimo” (Analizar, Reducción de datos, Escalamiento óptimo). En él, se definen como variables de análisis todas las que han resultado significativas en el análisis de variables realizado previamente (esto es, PIN_B, VER_B, TEM_B, ALP_B, ACP_B, AAN_B, APO_B y GCO_B). La primera salida del ACM es un resumen de la fiabilidad del análisis a través de la estimación del coeficiente del Alfa de Cronbach (ver Tabla 67). El valor obtenido en la Tabla 67 indica que el cuestionario tiene una fiabilidad alta (Alfa de Cronbach promedio= 0,886) y mayor que el obtenido en el análisis de U_PRE (0,802).

Tabla 67. Resumen del modelo utilizado en el ACM (U_POS)

Dimensión Alfa de

Cronbach

Varianza explicada

Inercia % de la varianza

Total (Autovalores)

1 ,926 5,279 ,660 65,983

2 ,828 3,630 ,454 45,370

Total 8,908 1,114

Media ,886(a) 4,454 ,557 55,676

a El Alfa de Cronbach Promedio está basado en los autovalores promedio.

El programa también presenta la opción de proporcionar un gráfico con la disposición espacial de las categorías de todas las variables usadas en el análisis (Figura 37). Este gráfico es muy interesante para comparar el comportamiento relativo de las respectivas categorías de las variables. En este caso, nos permite corroborar el alto paralelismo existente entre las respectivas categorías de las variables. Esto es, no hay inversiones entre categorías y, aunque unas variables son más discriminatorias que otras, todas ellas lo hacen. En la parte inferior de la Figura 37 se muestra una tabla en la que se aclaran las categorías que quedan encerradas en cada una de las zonas más pobladas del mismo.



Dimensión 1

210-1-2-3

Dim

en

sió

n 2

3

2

1

0

-1

6

5

4

6

5

43

2

1

4 3

2

8

7

6

58

7

6

5

4

6

5

4

6

5

46

5

4


VER_B

TEM_B

SUMA_B

PIN_B

GCO_B

APO_B

ALP_B

ACP_B

AAN_B


VARIABLE CATEGORÍA AAN_B 6 5 4 ACP_B 6 5 4 ALP_B 6 5 4 APO_B 8 5,6, 7 4 GCO_B 8 6, 7 5 PIN_B 4 3 2

SUMA_B 3 2 1 TEMP_B 6 5 4 VER_B 6 5 4

Figura 37. Análisis de correspondencias múltiples realizado con las variables más significativas de U_POS

En el espacio gráfico definido por este ACM se le puede solicitar al programa que nos proporcione otro gráfico con los puntos de objetos (estudiantes, en nuestro caso) etiquetados mediante el número de caso, lo que se muestra en la Figura 38.

1

2

3



Dimensión 1

210-1-2-3

Dim

en

sió

n 2

3

2

1

0

-1

-2

30

29

27

2625

22

21

20

19

18

17 16

14

13

12

11

10

9

8

7

6

5

43

2 1



Figura 38. Análisis de correspondencias múltiples (U_POS). Se muestra la ubicación de los estudiantes en el espacio definido por las variables más significativas (PIN_B, VER_B, TEM_B, ALP_B, ACP_B, AAN_B, APO_B y GCO_B)


La ubicación de los estudiantes en este espacio gráfico es muy significativa para nuestro estudio, dado que éste ha sido construido por la correspondencia entre las categorías de las variables más significativas de la matriz de datos. Si se le adjudica a cada estudiante el valor definido por su posición en este espacio gráfico, se obtienen los valores de la Tabla 68 en el que se ha llamado ‘NIVEL_POS’ de etiqueta ‘nivel explicativo posterior’ al nuevo valor asignado.

1

2

3



Tabla 68. Nivel explicativo final de los universitarios, obtenido a partir de su ubicación espacial en el ACM

Sujeto NIVEL_POS Sujeto NIVEL_POS Sujeto NIVEL_POS

U1 2 U11 1 U21 2 U2 2 U12 2 U22 3 U3 2 U13 2 U23 2 U4 2 U14 2 U24 2 U5 2 U15 2 U25 2 U6 1 U16 2 U26 2 U7 1 U17 2 U27 3 U8 2 U18 3 U28 2 U9 2 U19 2 U29 3 U10 2 U20 2

Puesto que la variable ‘nivel explicativo’ clasifica a los estudiantes en tres grupos, es factible comparar sus valores con los obtenidos en el análisis cluster o de agrupamiento de sujetos (Tabla 66). Dicha comparación se muestra en la Tabla 69, en la que se manifiesta una coincidencia entre los valores de ambas variables para todos los estudiantes, sin ninguna excepción. Tabla 69. Comparación de los valores de las variables ‘NIVEL_POS’ y ‘CLUSTER_B’ para universitarios

Sujeto NIVEL_POS CLUSTER_B Sujeto NIVEL_POS CLUSTER_B Sujeto NIVEL_POS CLUSTER_B

U1 2 2 U11 1 1 U21 2 2 U2 2 2 U12 2 2 U22 3 3 U3 2 2 U13 2 2 U23 2 2 U4 2 2 U14 2 2 U24 2 2 U5 2 2 U15 2 2 U25 2 2 U6 1 1 U16 2 2 U26 2 2 U7 1 1 U17 2 2 U27 3 3 U8 2 2 U18 3 3 U28 2 2 U9 2 2 U19 2 2 U29 3 3

U10 2 2 U20 2 2 Evidentemente, esta coincidencia está manifestando tanto la bondad de los datos como la de los análisis realizados. En consecuencia, la matriz de datos original de los estudiantes universitarios (U_POS) queda implementada con las siguientes variables:

1. La variable SUMA_B, calculada a partir de los valores de las variables más significativas cuya identificación ha sido posible gracias al análisis de variables realizado.

2. La variable CLUSTER_B que define el grupo asignado a cada estudiante por el análisis de conglomerados realizado. Esta variable es creada automáticamente por el Programa Estadístico al ejecutar el Módulo de Conglomerado de K medias (ver sus valores en la Tabla 66).



3. La variable NIVEL_POS, obtenida a partir de la ubicación de los estudiantes en el espacio bidimensional estructurado por las variables más significativas de la matriz de datos U_POS. Sus valores se muestran en la Tabla 68 y son coincidentes con los de CLUSTER_B (ver Tabla 69).

5.3 RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LOS ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS

Para analizar el grado de aprendizaje experimentado por los estudiantes universitarios durante la intervención didáctica, realizaremos dos tipos de análisis: uno relacionado con el resultado acumulado a través de todas las variables del cuestionario de evaluación y otro relacionado con los niveles explicativos, que, como se ha dicho con anterioridad, han sido construidos a partir de las variables más significativas del estudio. Según el marco teórico de este estudio, las respuestas de los estudiantes son dependientes de esquemas generales y de esquemas específicos, los cuales interrelacionan entre sí, junto a los elementos figurativos, para generar las respuestas obtenidas. La hipótesis que subyace al diferenciar entre aprendizaje global y aprendizaje en niveles explicativos, es que el primero esté bastante más que el segundo, asociado a los elementos figurativos y no tanto a los verdaderos esquemas de conocimiento de los aprendices.

5.3.1 Resultados de aprendizaje a partir del rendimiento acumulado en la

entrevista

Para realizar este estudio, se introducen tres nuevas variables en la matriz de datos (formada ahora por la suma de las matrices U_PRE y U_POS). Estas son: RAE_A: Resultado Acumulado de la Entrevista antes de la intervención didáctica.

Es la suma aritmética de los valores de todas las variables categoriales ordinales de la matriz de datos U_PRE.

RAE_B: Resultado Acumulado de la Entrevista después de la intervención

didáctica. Es la suma aritmética de los valores de todas las variables categoriales ordinales de la matriz de datos U_POS.

GANANCIA_RAE: Aprendizaje experimentado durante la intervención didáctica

referido a todos los ítems involucrados en la prueba de evaluación. Se calcula por diferencia entre RAE_B y RAE_A.

Los estadísticos descriptivos para estas variables (Tabla 70) y la prueba T de Student para muestras relacionadas (Tabla 71) indican que el grupo de estudiantes ha experimentado un aprendizaje neto positivo, ya que la diferencia de medias entre RAE_A y RAE_B es significativa al 99% de confianza. Este aprendizaje, medido con la variable GANANCIA_RAE oscila entre 12 y 24 puntos (ver mínimo y máximo de esta variable en la tercera fila de la Tabla 70).



Tabla 70. Rendimientos acumulados de la entrevista (RAE) antes y después de la intervención educativa para estudiantes universitarios

N Mínimo Máximo Media Desv. típ.

RAE_A 29 37 59 49,76 4,718 RAE_B 29 57 77 67,21 5,010 GANANCIA_RAE 29 12 24 17,45 2,772 N válido (según lista) 29

Tabla 71. Prueba T de medias entre RAE_A y RAE_B para muestras relacionadas (estudiantes universitarios)


Media Desviación

típ. Error típ. de

la media

95% Intervalo de confianza para la

diferencia

Superior Inferior

Par 1 RAE_A - RAE_B -17,448 2,772 ,515 -18,503 -16,394

T= -33,895; Grado de significación: 0,000

Si se analizan estas ganancias en función del nivel inicial de los estudiantes:

Para los 3 alumnos con menor nivel inicial (NIVEL_PRE=1), se obtiene una ganancia media de 17 puntos, fuertemente significativa.

Tabla 72. Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo inferior de universitarios

Media N Desviación típ. Error típ. de la media

RAE_A 40,67 3 4,041 2,333

RAE_B 57,67 3 ,577 ,333

Tabla 73. Prueba de muestras relacionadas(a) para el grupo inferior de universitarios


Media Desviación

típ.

Error típ. de la

media

95% Intervalo de

confianza para la

diferencia

Superior Inferior

Par 1 RAE_A - RAE_B -17,000 4,000 2,309 -26,937 -7,063

T= --7,361; Grado de significación: 0,000



Para los 16 alumnos con nivel inicial intermedio (NIVEL_PRE=2), se obtiene una ganancia media de 17 puntos, también significativa.

Tabla 74. Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo medio de universitarios


RAE_A 49,00 16 2,852 ,713

RAE_B 66,38 16 1,893 ,473

Tabla 75. Prueba de muestras relacionadas(a) para el grupo medio de universitarios


Media Desviación

típ.

Error típ. de la

media

95% Intervalo de

confianza para la

diferencia

Superior Inferior

Par 1 RAE_A - RAE_B -17,375 2,187 ,547 -18,540 -16,210


Finalmente, para los 10 alumnos con nivel inicial superior (NIVEL_PRE=3), la ganancia media es similar a la de los grupos inferiores y también es fuertemente significativa.

Tabla 76. Estadísticos de muestras relacionadas(a) para el grupo superior de universitarios


RAE_A 53,70 10 2,497 ,790

RAE_B 71,40 10 4,575 1,447

Tabla 77. Prueba de muestras relacionadas(a) para el grupo superior de universitarios


Media Desviación

típ.

Error típ. de la

media

95% Intervalo de

confianza para la

diferencia

Superior Inferior

Par 1 RAE_A - RAE_B -17,700 3,498 1,106 -20,202 -15,198




A la vista de los resultados parciales anteriores, se puede concluir que la diferencia de medias entre los Rendimientos Acumulados de la Entrevista antes y después de la intervención didáctica es significativa, y que por lo tanto, ha habido aprendizaje. No obstante, éste no es diferente según el nivel de partida, como se encontró para los estudiantes de 12-13 años.

5.3.2 Resultados de aprendizaje a partir de los niveles de esquemas

explicativos

Para poder comparar los niveles explicativos alcanzados por los estudiantes antes y después de la intervención didáctica (variables NIVEL_PRE y NIVEL_POS), se deben previamente redimensionar en un nuevo espacio bidimensional construido mediante un Análisis de Correspondencias Múltiples (ACM) de componentes principales que incluya las variables anteriores y posteriores conjuntamente. La matriz de correlaciones de las variables más significativas encontradas antes y después de la intervención didáctica, según los dos apartados anteriores desarrollados en este mismo capítulo, se muestra en la Tabla 78. Se trata de variables que pertenecen a distintos momentos del proceso de aprendizaje. El alto número de correlaciones altamente significativas entre variables respecto a las obtenidas para los preadolescentes e 12-13 años (Tabla 47) indica de entrada un sistema de respuestas más coherente por parte de los universitarios. En la Tabla 78, destacan las correlaciones entre: ALA_A, ALP_A, AAN_A, APO_A, ALP_B, APO_B y AAN_B. Por tanto, éstas serán las variables con las que se construirá el ACM que estamos buscando.



Tabla 78. Matriz de correlaciones entre variables anteriores y posteriores a la intervención didáctica

AGA_A PIN_A AMA_A AMP_A VER_A TEM_A ALA_A PAL_A ALP_A ACA_A ACP_A PAI_A AAN_A APO_A GCO_A AGA_B

AGA_B ,343 ,307 ,271 ,293 ,468(**) ,175 ,413(*) ,378(*) ,279 ,353 ,231 ,038 ,531(**) ,609(**) ,325 1,000

PIN_B ,179 ,605(**) ,380(*) ,394(*) ,366(*) ,254 ,541(**) ,479(**) ,620(**) ,267 ,554(**) ,288 ,456(*) ,258 ,589(**) ,307

AMA_B ,102 ,078 ,378(*) ,347 ,342 ,102 ,421(*) ,695(**) ,480(**) ,415(*) ,527(**) -,073 ,340 ,334 ,172 ,342

AMP_B -,038 ,129 ,525(**) ,744(**) ,339 ,008 ,500(**) ,454(*) ,321 ,293 ,267 ,248 ,339 ,235 ,348 ,178

VER_B ,015 ,243 ,344 ,242 ,472(**) ,169 ,415(*) ,316 ,504(**) ,289 ,416(*) ,463(*) ,445(*) ,248 ,446(*) ,254

TEM_B ,029 ,366(*) ,485(**) ,399(*) ,403(*) ,300 ,591(**) ,370(*) ,606(**) ,366(*) ,532(**) ,541(**) ,554(**) ,400(*) ,315 ,262

ALP_B -,043 ,483(**) ,235 ,234 ,289 ,001 ,605(**) ,564(**) ,864(**) ,210 ,762(**) ,223 ,685(**) ,508(**) ,638(**) ,370(*)

ACP_B -,135 ,535(**) ,184 ,177 ,212 ,329 ,284 ,092 ,627(**) ,123 ,544(**) ,441(*) ,498(**) ,361 ,545(**) ,249

AAN_B ,149 ,365(*) ,080 ,144 ,038 ,040 ,563(**) ,423(*) ,559(**) ,339 ,498(**) ,230 ,749(**) ,622(**) ,289 ,423(*)

APO_B -,056 ,328 ,138 -,002 ,189 ,032 ,540(**) ,360 ,616(**) ,284 ,532(**) ,291 ,689(**) ,621(**) ,295 ,232

GCO_B -,077 ,340 ,167 ,189 ,034 -,131 ,546(**) ,295 ,524(**) ,038 ,474(**) ,113 ,454(*) ,404(*) ,751(**) ,282




Si se realiza un análisis de correspondencias múltiples con las variables ALA_A, ALP_A, AAN_A, APO_A, ALP_B, APO_B y AAN_B, el módulo SPSS genera, como resumen del modelo, la Tabla 79, que muestra la alta fiabilidad del espacio gráfico generado con las dos dimensiones del mismo. Tabla 79. Resumen del modelo del ACM para estudiantes universitarios (Matrices U_PRE y U_POS)

Dimensión

Alfa de Cronbach Varianza explicada

Total


% de la

varianza Total (Autovalores)

1 ,918 4,695 ,671 67,076

2 ,825 3,416 ,488 48,806

Total 8,112 1,159

Media ,879(a) 4,056 ,579 57,941

a El Alfa de Cronbach Promedio está basado en los autovalores promedio Pidiéndole al módulo un gráfico de variables conjuntas, éste responde con la Figura 39, en la que se identifican cinco rectángulos definidos por líneas horizontales y verticales que dividen el espacio bidimensional generado. Las categorías de cada una de las variables que caen dentro de cada rectángulo se recogen en la parte inferior de la Figura.



Dimensión 1

210-1-2-3

Dim

en

sió

n 2

1

0

-1

-2

-3

5

43

2

1

3

2

13

2

1

2

1

3

2

1

3

2

1

3

2

1


APO_B

APO_A

ALP_B

ALP_A

ALA_A

AAN_B

AAN_A


VARIABLE CATEGORÍA

5 4 3 2 1

AAN_A 5 4 3 AAN_B 6 5 4 ALA_A 5 4 3 ALP_A 4 3 ALP_B 6 5 4 APO_A 5 4 3 APO_B 8 6,7 5 4

Figura 39. Análisis de correspondencias múltiples (U_PRE_POS). Se muestra la ubicación de las categorías de las variables más significativas (ALA_A, ALP_A, AAN_A, APO_A, ALP_B, APO_B y AAN_B)

Si en este espacio gráfico se proyectan las variables que representan los niveles explicativos de los estudiantes antes y después de la intervención didáctica (NIVEL_PRE y NIVEL_POS), se obtiene la Figura 40, la cual, segmentada mediante las mismas líneas horizontales y verticales utilizadas en la Figura 39, permite la recodificación de las mismas, tal y como se recoge en la parte inferior de la misma.

1

2

3

4

5



Dimensión 1

10-1-2

Dim

en

sió

n 2

0,5

0,0

-0,5

-1,0

-1,5

-2,0

-2,5

3

2

1

3

2

1


NIVEL_PRE

NIVEL_POS


VARIABLE CATEGORÍA

5 4 3 2 1

NIVEL_PRE 3 2 1

NIVEL_POS 3 2 1

Figura 40. Análisis de correspondencias múltiples (U_PRE_POS). Se muestra la ubicación de las categorías de las variables NIVEL_POS y NIVEL_PRE en el espacio definido por las variables más significativas (ALA_A, ALP_A, AAN_A, APO_A, ALP_B, APO_B y AAN_B) Sustituyendo los valores iniciales de estas variables por los sugeridos por la ubicación en el espacio gráfico de los mismos, se alcanzan unas nuevas variables denominadas ‘nivel_previo_transformado’ (NIVEL_PRE_T) y ‘nivel_posterior_transformado’ (NIVEL_POS_T) cuyos valores se muestran en la Tabla 80.

1

2

3

4

5



Tabla 80. Valores de las variables NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T para universitarios

Sujeto NIVEL_PRE_T NIVEL_POS_T Sujeto NIVEL_PRE_T NIVEL_POS_T Sujeto NIVEL_PRE_T NIVEL_POS_T


A la vista de estas nuevas variables, se puede analizar el aprendizaje, en términos de ganancia de nivel explicativo. Para ello, presentamos la tabla de contingencia entre ambas variables, que se muestra en la Tabla 81. Tabla 81. Tabla de contingencia NIVEL_PRE_T * NIVEL_POS_T para universitarios

NIVEL_POS_T Total

1 3 5

NIVEL_PRE_T 1 2 0 0 2

3 1 16 0 17

4 0 6 4 10

Total 3 22 4 29

En ella, se puede concluir que: Los 2 estudiantes que tienen nivel inicial 1, permanecen en el mismo nivel al final

de la intervención didáctica (estudiantes U6 y U7). De los 17 estudiantes cuyo nivel inicial es 3, sus niveles finales pueden ser:

o Nivel 1 (estudiante U11). o Nivel 3 (16 estudiantes: U1, U3, U8, U9, U10, U13, U14, U16, U17, U19,

U20, U21, U23, U24, U26 y U28).

De los 10 estudiantes cuyo nivel inicial es 4, sus niveles finales pueden ser: o Nivel 3 (6 estudiantes: U2, U4, U5, U12, U15 y U25). o Nivel 5 (4 estudiantes: U18, U22, U27 y U29).

Por tanto, desde la perspectiva de los niveles explicativos, el progreso en el aprendizaje no resulta tan evidente como se vio desde la perspectiva de la variable RAE. De hecho, 18 alumnos permanecen en el mismo nivel inicial, y sólo 4 estudiantes (34,5%) experimentan un progreso de nivel explicativo gracias a la intervención didáctica. Lo más llamativo es que 7 estudiantes sufren un retroceso de nivel. Conviene llamar la atención sobre el hecho de que sólo 4 estudiantes alcanzan el nivel 5 de la progresión de de las explicaciones en términos corpusculares. Estos resultados serán comentados más adelante y se analizará si son compatibles con el marco teórico de referencia sobre el aprendizaje.


CAPÍTULO

RESULTADOS III:

COMPARACIÓN DE

RESULTADOS DE

APRENDIZAJE DE ENTRE

ESTUDIANTES DE 12-13

AÑOS Y UNIVERSITARIOS

Capítulo 6: Resultados III. Comparación de Resultados de Aprendizaje entre grupos


En este capítulo, se va a afrontar la comparación de los resultados del aprendizaje experimentado por los estudiantes de 12-13 años y los universitarios. Para ello, se partirá de la matriz de datos formada por la fusión de los archivos E_PRE, E_POS, U_PRE y U_POS que están expuestas al final del capítulo 3, en las Tablas 15, 16, 17 y 18 respectivamente. Además, se incorporan en este análisis las variables que se han ido generando del estudio de aprendizaje realizado en los últimos apartados de los capítulos precedentes, que son las siguientes: Variables asociadas al rendimiento inicial: SUMA_A CLUSTER_A NIVEL_PRE_T RAE_A Variables asociadas al rendimiento final: SUMA_B CLUSTER_B NIVEL_POS_T RAE_B Variables asociadas a la modificación del rendimiento tras la intervención educativa: GANANCIA_RAE De este modo, la matriz de partida para este apartado está formada por un total de 44 variables y 60 estudiantes (31 de 12-13 años y 29 universitarios). Los datos descriptivos de las variables involucradas para cada grupo de estudiantes se muestran en la Tabla 82, en la que la única variable que no aparece registrada es ‘ALUMNO’ (variable nominal)



Tabla 82.Estadísticos descriptivos de las variables de entrada en el estudio comparativo

Estudiantes

N

Mín

imo

Máx

imo

Med

ia

Des

v. t

íp.

EDAD 31 12,0 15,0 12,39 ,667 SEXO 31 1 2 1,58 ,502 AGA_A 31 1 2 1,06 ,250 PIN_A 31 1 1 1,00 ,000 AMA_A 31 1 3 2,03 ,948 AMP_A 31 1 4 1,97 ,983 VER_A 31 1 3 1,39 ,667 TEM_A 31 1 1 1,00 ,000 ALA_A 31 1 4 3,61 ,667 PAL_A 31 1 2 1,94 ,250 ALP_A 31 1 3 1,90 ,790 ACA_A 31 1 2 1,58 ,502 ACP_A 31 1 4 1,74 ,893 PAI 31 1 4 3,10 1,08 AAN_A 31 1 3 1,74 ,855 APO_A 31 1 3 1,71 ,693 GCO_A 31 1 2 1,29 ,461 SUMA_A 31 6 18 11,10 3,506 CLUSTER_A 31 1 3 1,90 ,746 NIVEL_PRE_T 31 1 2 1,65 ,486 RAE_A 31 20 37 27,06 4,049 AGA_B 31 1 3 2,00 ,632 PIN_B 31 2 4 2,52 ,724 AMA_B 31 2 4 2,71 ,588 AMP_B 31 3 6 3,68 ,791 VER_B 31 2 4 2,84 ,638 TEM_B 31 2 3 2,35 ,486 ALA_B 31 3 5 4,94 ,359 PAL_B 31 1 2 1,97 ,180 ALP_B 31 2 4 3,06 ,512 ACA_B 31 1 2 1,94 ,250 ACP_B 31 2 4 3,10 ,597 PAI_B 31 4 5 4,71 ,461 AAN_B 31 3 5 3,39 ,558 APO_B 31 3 5 3,71 ,643 GCO_B 31 3 6 4,97 ,752 SUMA_B 31 14 28 19,16 3,579 CLUSTER_B 31 1 2 1,23 ,425 NIVEL_POS_T 31 1 3 1,68 ,653 RAE_B 31 41 61 47,87 4,870 GANANCIA_RAE 31 12 35 20,81 4,936

Universitarios

N

Mín

imo

Máx

imo

Med

ia

Des

v. t

íp.

EDAD 29 17,0 36,0 20,76 4,35 SEXO 29 1 2 1,76 ,435 AGA_A 29 2 4 2,38 ,728 PIN_A 29 1 3 2,21 ,559 AMA_A 29 3 4 3,69 ,471 AMP_A 29 1 5 4,52 ,829 VER_A 29 3 5 4,28 ,649 TEM_A 29 2 5 2,59 1,09 ALA_A 29 3 5 3,93 ,458 PAL_A 29 1 2 1,97 ,186 ALP_A 29 3 4 3,14 ,351 ACA_A 29 1 2 1,86 ,351 ACP_A 29 3 4 3,10 ,310 PAI 29 2 4 3,83 ,468 AAN_A 29 3 5 4,21 ,675 APO_A 29 3 5 3,97 ,731 GCO_A 29 1 6 4,10 1,29 SUMA_A 29 26 39 34,66 3,00 CLUSTER_A 29 2 3 2,41 ,501 NIVEL_PRE_T 29 1 4 3,21 ,774 RAE_A 29 37 59 49,76 4,72 AGA_B 29 2 4 3,55 ,572 PIN_B 29 2 4 3,24 ,577 AMA_B 29 4 4 4,00 ,000 AMP_B 29 3 6 5,41 ,733 VER_B 29 4 6 4,86 ,743 TEM_B 29 4 6 5,00 ,707 ALA_B 29 5 5 5,00 ,000 PAL_B 29 2 2 2,00 ,000 ALP_B 29 4 6 5,07 ,458 ACA_B 29 2 2 2,00 ,000 ACP_B 29 4 6 4,79 ,726 PAI_B 29 5 5 5,00 ,000 AAN_B 29 4 6 5,21 ,675 APO_B 29 4 8 6,03 1,15 GCO_B 29 5 8 6,03 ,944 SUMA_B 29 32 50 40,24 4,469 CLUSTER_B 29 1 3 2,03 ,499 NIVEL_POS_T 29 1 5 3,07 ,998 RAE_B 29 57 77 67,21 5,010 GANANCIA_RAE 29 12 24 17,45 2,772



Los descriptivos mostrados en esta Tabla 82 son explícitos en mostrar que el rendimiento de los estudiantes universitarios es muy superior, incluso desde antes de la intervención didáctica, al de los de 12-13 años, como parece evidente dadas las diferencias de edad consideradas. Esto se puede comprobar al comparar RAE_A en los dos grupos; en los estudiantes de 12-13 años, adquiere un valor comprendido en el intervalo [20, 37], mientras que en los universitarios se mueve en el intervalo [37, 59]. Del mismo modo, RAE_B para los estudiantes de 12-13 años oscila entre [41, 61] y para los universitarios entre [57, 77]. Si bien esta variable admite esta comparación al estar referida en ambos grupos al total de categorías, en cambio, no son susceptibles de comparación SUMA_A, SUMA_B, CLUSTER_A, CLUSTER_B, NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T, ya que todas ellas han sido construidas utilizando referencias asociadas a las matrices de datos respectivas. Así, mientras que SUMA_A en el caso de los estudiantes de 12-13 años fue construida a partir de las variables AMA_A, AMP_A, VER_A, ALP_A, ACP_A, AAN_A y APO_A, en los universitarios procede del conjunto de variables AMA_A, AMP_A, VER_A, ALA_A, PAL_A, ALP_A, ACA_A, ACP_A, AAN_A y APO_A, conjunto que difiere del primero en la presencia adicional de tres variables más. Razonamientos similares afectan a las restantes variables no comparables entre grupos de estudiantes. Concretamente, el conjunto de variables utilizadas para construir NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T, se muestra en la Tabla 83. Se comprueba que son conjuntos disyuntos (la única variable común es ALP_B) y por tanto se duda a priori de que los valores de dichas variables se puedan equiparar entre sí. Tabla 83. Variables involucradas en la construcción de NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T

Estudiantes de 12-13 años AMA_A, AMA_B, AMP_B, VER_B y ALP_B

Universitarios AAN_A, AAN_B, ALA_A, ALP_A, ALP_B, APO_A, APO_B

En consecuencia, se requiere un redimensionamiento de estas variables en el nuevo espacio definido por el conjunto total de estudiantes y variables. Dicho de otro modo, se debe hacer un nuevo análisis estadístico multivariable que permita la recodificación de estas dos variables en otras nuevas que puedan ser comparadas entre sí. Realizadas estas aclaraciones, el capítulo se estructurará en tres apartados: en primer lugar, se estudiará el aprendizaje en términos de ganancia de Resultados Acumulados de la Entrevista (RAE); a continuación, en términos de ganancia de Nivel Explicativo (NIVEL) para lo cual, según se acaba de explicar, se requerirá previamente la recodificación de las variables NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T; el último apartado se dedicará al aprendizaje de competencias.




GANANCIA DE RAE Como se ha señalado en el apartado anterior, los Resultados Acumulados de la Entrevista son muy discriminativos entre grupos de estudiantes tanto si los referimos a los valores obtenidos antes de la intervención educativa como a los posteriores a la misma. Esto se observa gráficamente, en las Figuras 41 y 42 donde se representan RAE_A y RAE_B respectivamente, frente a la edad de los estudiantes.

EDAD

40,035,030,025,020,015,010,0

RA

E_

A

60

50

40

30

20

U29

U28

U26

U25

U23

U22

U21

U19

U18

U17

U16

U15

U14U13

U12

U11

U10

U9U8

U7

U6

U5

U4

U3U2

U1

E30

E26

E22

E21

E17

E16

E12

E11

E10

E9

E8E7

E6E5

E4

E3

E2

E1

Universitarios

Estudiantes

Figura 41. Representación de RAE_A frente a la EDAD



EDAD

40,035,030,025,020,015,010,0

RA

E_

B

80

70

60

50

40

U29

U27

U26

U25

U23

U22

U21

U19

U18

U17

U16

U15

U14

U13U12

U11

U10U9

U8

U7 U6

U5

U4

U3

U2

U1

E29

E24

E21

E20

E18

E16

E14

E11

E10

E9

E8E7

E6

E5

E4

E3 E2

E1

Universitarios

Estudiantes

Figura 42. Representación de RAE_B frente a la EDAD

De hecho, si se representa RAE_B frente a RAE_A, se obtiene casi una línea recta (ver Figura 43) que indica la dependencia casi lineal del resultado acumulado de la entrevista después de la intervención educativa de los resultados previos. Asimismo, la ecuación de ajuste de esta línea recta es RAE_A + 20, con lo cual este gráfico nos está indicando la similitud entre las ganancias de RAE entre estudiantes y universitarios (aproximadamente 20 unidades). Más exactamente, la media de las ganancias de RAE de los estudiantes de 12-13 años es ligeramente superior (20,81) a la media de las ganancias de RAE de los Universitarios (17,45) según indica la última fila de la tabla 67.



RAE_A

6050403020

RA

E_

B

80

70

60

50

40

U29

U27

U25

U22 U18

U17

U15U12

U4

U2U28

U26

U24

U23

U21

U20

U19

U16

U14

U13

U11

U10U9

U8

U7U6

U3

U1

E30

E22

E21

E10

E9E6

E5

E31

E29E20

E18

E15

E14

E13E12

E11

E3 E2E1

E27

E24

E4E28E26

E25

E23E19

E17E16

E8

E7

2

1

CLUSTER

Figura 43. Representación de RAE_B frente a RAE_A

¿Son estadísticamente significativas las diferencias entre las medias de GANANCIA_RAE entre ambos grupos? Para responder a esta pregunta, comparamos la GANANCIA_RAE de ambos grupos mediante la prueba T para muestras independientes. En la Tabla 84 se muestran los resultados obtenidos. Se observa que la probabilidad asociada al estadístico Levene es <0,05 luego debemos suponer varianzas distintas para esta variable entre ambos grupos de estudiantes. Después de asumir las varianzas distintas, observamos el estadístico t con su nivel de significación bilateral, este valor nos informa sobre el grado de compatibilidad entre la hipótesis de igualdad de medias y la diferencia entre medias poblacionales observadas; en nuestro caso es menor que 0,05 y la conclusión es que las medias de la variable GANANCIA_RAE entre ambos grupos son distintas. El hecho de que los límites de intervalo de confianza para la diferencias no incluyan el valor 0 indica también que podemos rechazar la hipótesis de igualdad de medias. Se concluye que la GANANCIA_RAE para los estudiantes de 12-13 años es estadísticamente superior a la que experimentan los estudiantes Universitarios.

Ecuación de la línea de ajuste: RAE_B = RAE_A + 20



Tabla 84. Prueba T para la igualdad de medias de la variable GANANCIA_RAE entre ambos grupos de estudiantes Prueba de

Levene para

la igualdad de

varianzas

Prueba T para la igualdad de medias

F Sig. t gl Sig. (bil)

Diferencia de medias

Error típ. de la

diferencia


diferencia Inferior Superior

Se han asumido varianzas iguales

5,761 ,020 -3,219 58 ,002 -3,358 1,043 -5,447 -1,270

No se han asumido varianzas iguales

-3,276 47,818 ,002 -3,358 1,025 -5,419 -1,297

En la Figura 44 se muestran los valores medios del conocimiento inicial (medido con RAE_A) y del aprendizaje (medido con la GANANCIA_RAE) para los dos grupos de estudiantes. Como se puede observar, el estado inicial de los alumnos universitarios es significativamente superior al estado inicial de los estudiantes de 12 años. Este estatus inicial tan diferente hace que, a pesar de que el progreso medio experimentado en los universitarios sea inferior, su estatus final sea significativamente superior al de los estudiantes de 12 años. Es factible concluir que en términos de RAE, la experiencia ha sido positiva para el avance cognoscitivo de ambos grupos y mejor para los estudiantes de 12-13 años. Sin embargo, los valores medios no dan una imagen detallada acerca del aprendizaje. Si se comparan los valores medios de las varianzas de las mismas variables, vemos que éstas son muy superiores entre los estudiantes de 12 años respecto a la de los universitarios. Esto es, la dispersión en el aprendizaje es mayor entre los más jóvenes respecto a los mayores. Las preguntas que interesan responder son ¿de qué depende este avance? ¿cuáles son los factores que influyen en que unos y otros avancen de modo desigual? ¿depende de la edad? ¿de su nivel previo? ¿de sus características personales-perceptivas u otras? En las investigaciones sobre DCE estas preguntas son fundamentales para saber diseñar estrategias que favorezcan el aprendizaje.



CLUSTER

21

Me

dia

60

40

20

0

49

27

18

21

Estudiantes 12 años

Universitarios RAE_A

GANANCIA_RAE

Figura 44. Gráfico comparativo de los niveles iniciales medios y de las ganancias RAE de los estudiantes y universitarios

Del análisis realizado hasta aquí, se puede afirmar: 1. Al tener RAE_B una dependencia casi lineal de RAE_A, se puede afirmar que lo que más influye en los rendimientos finales de los estudiantes es su nivel de conocimientos previos. 2. Al ser la GANANCIA_RAE estadísticamente superior para los estudiantes más jóvenes, se puede afirmar que la intervención didáctica es más eficaz a estas edades respecto a los universitarios. 3. Al ser la varianza de GANANCIA_RAE estadísticamente superior para los estudiantes más jóvenes, se puede afirmar que el aprendizaje en esas edades presenta una dispersión mayor que el de los universitarios.


GANANCIA DE NIVEL EXPLICATIVO Este estudio, de carácter exploratorio, va a partir de la matriz de correlaciones de todas las variables anteriores y posteriores a la intervención didáctica, considerando conjuntamente todos los estudiantes de la investigación. Esta matriz de correlaciones se muestra en la Tabla 85 en la que se destacan, por ser numéricamente inferiores,



únicamente los valores no significativos. Éstos pertenecen mayoritariamente a las variables SEXO, ALA_A, PAL_A, PAI_A, ACA_A, ALA_B, PAL_B, PAI_B Y ACA_B. De hecho, si se eliminan estas variables del análisis, la matriz de correlaciones resultante muestra que todos los valores son significativos al 99% de confianza. Tabla 85. Correlaciones entre las variables cuando se consideran conjuntamente todos los estudiantes

E D A D S E X O AGA_A PIN_A AMA_A AMP_A VER_A TEM_A ALA_A PAL_A ALP_A ACA_A ACP_A PAI_A AAN_A APO_A

E D A D 1 , 0 0 0

S E X O , 0 9 0 1 , 0 0 0 AGA_A ,837(**) , 0 3 7 1 , 0 0 0 PIN_A ,810(**) , 1 6 8 ,863(**) 1 , 0 0 0

AMA_A ,668(**) , 1 1 8 ,774(**) ,732(**) 1 , 0 0 0

AMP_A ,705(**) , 1 4 9 ,804(**) ,797(**) ,887(**) 1 , 0 0 0 VER_A ,734(**) , 1 3 7 ,836(**) ,824(**) ,857(**) ,861(**) 1 , 0 0 0

TEM_A ,855(**) , 1 7 8 ,873(**) ,884(**) ,781(**) ,815(**) ,893(**) 1 , 0 0 0 ALA_A ,260(*) , 2 2 9 , 2 4 0 ,299(*) , 2 2 3 ,344(**) ,264(*) ,303(*) 1 , 0 0 0 PAL_A , 1 4 5 , 1 6 2 , 0 9 7 , 0 7 2 , 1 2 4 , 0 9 3 , 1 0 5 , 0 8 3 ,426(**) 1 , 0 0 0

ALP_A ,633(**) , 1 5 7 ,670(**) ,712(**) ,647(**) ,664(**) ,733(**) ,717(**) ,268(*) - , 0 2 9 1 , 0 0 0 ACA_A , 2 4 2 , 0 2 6 ,371(**) ,267(*) ,369(**) ,366(**) ,430(**) ,333(**) , 2 1 0 ,365(**) ,269(*) 1 , 0 0 0

ACP_A ,647(**) , 2 0 7 ,666(**) ,683(**) ,624(**) ,630(**) ,687(**) ,687(**) ,300(*) , 1 0 7 ,919(**) , 2 3 0 1 , 0 0 0

PAI_A ,323(*) ,394(**) ,337(**) ,380(**) , 2 4 8 ,361(**) ,321(*) ,369(**) ,348(**) , 0 2 5 , 0 9 4 , 2 3 7 , 1 2 2 1 , 0 0 0

AAN_A ,778(**) , 1 4 8 ,819(**) ,827(**) ,724(**) ,758(**) ,817(**) ,831(**) , 2 5 1 , 1 0 9 ,768(**) ,310(*) ,771(**) ,308(*) 1 , 0 0 0 APO_A ,795(**) , 1 0 1 ,785(**) ,802(**) ,745(**) ,751(**) ,810(**) ,825(**) , 1 7 4 , 0 7 9 ,783(**) ,380(**) ,799(**) ,255(*) ,910(**) 1 , 0 0 0

GCO_A ,733(**) , 2 1 9 ,786(**) ,830(**) ,678(**) ,760(**) ,809(**) ,821(**) ,306(*) , 0 6 0 ,742(**) , 2 4 7 ,730(**) ,333(**) ,830(**) ,794(**) AGA_B ,725(**) , 2 1 1 ,830(**) ,782(**) ,732(**) ,766(**) ,801(**) ,792(**) , 2 5 0 , 1 6 8 ,639(**) ,461(**) ,590(**) ,312(*) ,758(**) ,776(**) PIN_B ,439(**) ,255(*) ,594(**) ,586(**) ,634(**) ,575(**) ,558(**) ,512(**) , 1 9 6 ,278(*) ,476(**) ,456(**) ,440(**) , 2 1 2 ,569(**) ,542(**)

AMA_B ,789(**) , 1 3 9 ,864(**) ,802(**) ,831(**) ,780(**) ,811(**) ,854(**) , 0 7 5 , 0 2 7 ,679(**) ,349(**) ,620(**) ,265(*) ,788(**) ,818(**) AMP_B ,650(**) , 1 3 1 ,746(**) ,705(**) ,806(**) ,822(**) ,738(**) ,725(**) , 2 0 6 , 0 9 6 ,591(**) ,416(**) ,499(**) ,353(**) ,726(**) ,716(**)

VER_B ,735(**) , 2 1 5 ,831(**) ,800(**) ,798(**) ,811(**) ,842(**) ,832(**) , 2 5 0 , 1 5 2 ,677(**) ,370(**) ,634(**) ,385(**) ,803(**) ,780(**)

TEM_B ,786(**) ,300(*) ,845(**) ,852(**) ,807(**) ,805(**) ,832(**) ,884(**) ,299(*) , 1 6 2 ,719(**) ,451(**) ,689(**) ,410(**) ,832(**) ,817(**) ALA_B , 1 5 0 , 1 8 4 , 1 2 8 , 1 1 3 , 0 1 2 , 0 3 5 , 0 3 9 , 1 2 1 ,287(*) ,567(**) , 1 0 8 , 2 0 7 , 0 8 3 - , 0 8 4 , 0 0 8 - , 0 2 3 PAL_B , 1 5 0 , 1 8 4 , 1 2 8 , 1 1 3 , 0 1 2 , 0 3 5 , 0 3 9 , 1 2 1 ,287(*) ,567(**) , 1 0 8 , 2 0 7 , 0 8 3 - , 0 8 4 , 0 0 8 - , 0 2 3

ALP_B ,825(**) , 1 8 0 ,867(**) ,879(**) ,798(**) ,826(**) ,847(**) ,870(**) ,286(*) , 1 4 8 ,818(**) ,354(**) ,775(**) ,269(*) ,872(**) ,872(**) ACA_B , 1 3 2 , 0 6 6 , 1 8 3 , 1 6 2 , 0 1 7 , 1 4 9 , 1 3 4 , 1 7 2 , 1 6 3 ,383(**) , 0 2 1 ,295(*) - , 1 0 6 , 0 3 7 , 0 6 3 - , 0 3 3 ACP_B ,736(**) , 2 4 3 ,753(**) ,827(**) ,743(**) ,783(**) ,781(**) ,825(**) ,279(*) , 0 6 2 ,837(**) ,300(*) ,816(**) ,268(*) ,803(**) ,817(**)

PAI_B ,278(*) ,594(**) ,414(**) ,366(**) ,289(*) ,284(*) ,305(*) ,390(**) , 1 1 0 - , 0 9 6 , 2 4 9 , 0 4 7 ,255(*) ,588(**) ,341(**) ,287(*)

AAN_B ,759(**) , 1 0 6 ,807(**) ,814(**) ,683(**) ,737(**) ,767(**) ,801(**) ,258(*) , 1 1 9 ,711(**) ,319(*) ,696(**) ,300(*) ,939(**) ,843(**) APO_B ,771(**) , 0 8 0 ,772(**) ,778(**) ,752(**) ,717(**) ,761(**) ,792(**) ,285(*) , 1 9 0 ,636(**) ,355(**) ,612(**) ,289(*) ,851(**) ,829(**)

GCO_B ,510(**) , 2 1 0 ,514(**) ,558(**) ,503(**) ,542(**) ,481(**) ,484(**) ,362(**) , 2 3 9 ,463(**) , 2 1 9 ,424(**) , 2 0 0 ,546(**) ,547(**)

** La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral). * La correlación es significativa al nivel 0,05 (bilateral).

GCO_A AGA_B PIN_B AMA_B AMP_B VER_B TEM_B A L A _ B PAL_B ALP_B ACA_B ACP_B PAI_B AAN_B APO_B GCO_B

GCO_A 1 , 0 0 0

AGA_B ,763(**) 1 , 0 0 0 PIN_B ,518(**) ,686(**) 1 , 0 0 0

AMA_B ,723(**) ,819(**) ,672(**) 1 , 0 0 0 AMP_B ,652(**) ,759(**) ,684(**) ,876(**) 1 , 0 0 0 VER_B ,814(**) ,815(**) ,680(**) ,866(**) ,830(**) 1 , 0 0 0

TEM_B ,795(**) ,835(**) ,727(**) ,881(**) ,828(**) ,899(**) 1 , 0 0 0 ALA_B , 0 2 0 , 2 1 2 , 1 5 8 , 0 8 3 , 0 5 4 , 0 9 3 , 1 5 5 1 , 0 0 0

PAL_B , 0 2 0 , 2 1 2 , 1 5 8 , 0 8 3 , 0 5 4 , 0 9 3 , 1 5 5 1,000(**) 1 , 0 0 0

ALP_B ,842(**) ,832(**) ,687(**) ,889(**) ,811(**) ,905(**) ,902(**) , 1 2 4 , 1 2 4 1 , 0 0 0

ACA_B , 1 1 7 ,302(*) , 2 2 5 , 1 1 8 , 1 6 4 , 2 0 7 , 2 2 1 ,701(**) ,701(**) , 1 7 7 1 , 00 0 ACP_B ,804(**) ,762(**) ,634(**) ,796(**) ,698(**) ,838(**) ,827(**) , 1 2 5 , 1 2 5 ,892(**) , 0 7 2 1 , 0 0 0

PAI_B ,376(**) ,428(**) ,304(*) ,395(**) ,348(**) ,374(**) ,458(**) - , 0 5 5 - , 0 5 5 ,314(*) - , 0 7 8 ,297(*) 1,000 AAN_B ,797(**) ,749(**) ,579(**) ,795(**) ,755(**) ,785(**) ,846(**) , 0 2 3 , 0 2 3 ,850(**) , 1 2 8 ,747(**) ,314(*) 1 , 0 0 0 APO_B ,707(**) ,713(**) ,623(**) ,838(**) ,752(**) ,783(**) ,834(**) , 0 6 9 , 0 6 9 ,855(**) , 0 9 9 ,711(**) ,265(*) ,861(**) 1 , 0 0 0

GCO_B ,642(**) ,602(**) ,603(**) ,565(**) ,575(**) ,567(**) ,569(**) , 2 3 9 , 2 3 9 ,665(**) , 2 3 0 ,584(**) , 2 0 1 ,521(**) ,608(**) 1 , 0 0 0



Asimismo, si se realiza un análisis factorial con las variables resultantes de eliminar las anteriores (Tabla 86), el programa elige dos componentes únicamente y tan solo el primero recoge casi el 72% de la varianza (exactamente el 71,988%.). Luego el sistema formado por las variables anteriores y posteriores y todos los estudiantes es muy coherente. En la Tabla 87, se muestra que este componente 1 está bien saturado por todas las variables consideradas, pero destacan con pesos factoriales mayores a 0,90 las siguientes: VER_A, AAN_A, APO_A, VER_B, TEM_B, ALP_B, ACP_B y AAN_B. Luego estas son las que se considerarán para transformar los niveles explicativos previos y posteriores de la muestra investigada. Tabla 86. Análisis factorial con las variables más significativas cuando se consideran conjuntamente todos los estudiantes

Componente


de la extracción



1 16,557 71,988 71,988 16,557 71,988 71,988

2 1,122 4,877 76,866 1,122 4,877 76,866

Tabla 87. Análisis factorial con las variables más significativas cuando se consideran conjuntamente todos los estudiantes. Matriz de componentes

Componente

1 2

EDAD ,788 -,109

AGA_A ,787 ,028

PIN_A ,878 -,050

AMA_A ,834 ,231

AMP_A ,869 ,127

VER_A ,915 -,027

TEM_A ,733 -,038

ALP_A ,792 -,421

ACP_A ,763 -,521

AAN_A ,910 -,199

APO_A ,906 -,209

GCO_A ,865 -,102

AGA_B ,863 ,188

PIN_B ,689 ,454

AMA_B ,880 ,220

AMP_B ,847 ,328

VER_B ,906 ,141

TEM_B ,951 ,060

ALP_B ,964 -,016

ACP_B ,891 -,130

AAN_B ,893 -,113

APO_B ,865 ,022

GCO_B ,640 ,201

Método de extracción: Análisis de componentes principales. a 2 componentes extraídos



Un análisis de correspondencias múltiple realizado con estas variables más significativas se muestra en la Figura 45. Sobre él, se observa también la proyección de las variables NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T, con el objetivo de redimensionarlas en este nuevo espacio gráfico. La tabla inferior a la Figura 45 muestra la posición que las categorías de estas variables ocupan en los espacios más poblados del ACM. Si se sustituyen los valores de estas categorías por la posición que adoptan en este espacio gráfico, del modo que se indica en la parte inferior esta Figura, se crean dos nuevas variables que llamaremos NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT, cuyos nuevos valores se muestran en la Tabla 88.

VARIABLE

CATEGORÍA

1 2 3 4 5

NIVEL_PRE_T 1 2 3 4 NIVEL_POS_T 1 2 3 5

Figura 45. Análisis de correspondencias múltiples realizado con las variables más significativas del sistema conjunto y proyección sobre el mismo de las variables NIVEL_POS_T y NIVEL_PRE_T

Dimensión 1 2 1 0 -1 -2

Dimensión 2

2

1

0

-1

-2

-3

6

5

4

3

2 5

4 3 2

1

6

5

4

3

2

4

3

2

1

5

3

2 1

5

4

3

2

1

6

5

4

3

2

6

5 4

3

2

6

5 4

3

5

4 3

2 1


VER_B VER_A TEM_B NIVEL_PRE_T NIVEL_POS_T APO_A ALP_B ACP_B AAN_B AAN_A


1

3

4

5

2



Tabla 88. Valores de las nuevas variables NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT

ALUMNO NIVE_PRE_TT NIVEL_POS_TT

E1 2 2 E2 2 2 E3 2 2 E4 1 2 E5 2 1 E6 2 2 E7 1 1 E8 1 1 E9 2 2 E10 2 2 E11 2 1 E12 2 1 E13 2 1 E14 2 2 E15 2 1 E16 1 1 E17 1 1 E18 2 2 E19 1 1 E20 2 3 E21 2 3 E22 2 1 E23 1 1 E24 1 2 E25 1 2 E26 1 2 E27 2 2 E28 1 2 E29 2 3 E30 2 2 E31 2 1

ALUMNO NIVE_PRE_TT NIVEL_POS_TT


Obsérvese que los valores de las nuevas variables NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT coinciden exactamente con los de las originales NIVEL_PRE_T y NIVEL_POS_T, lo que es una muestra de la bondad de los análisis que se están realizando. En las Tablas 89 y 90 se resumen los descriptivos de estas variables, respectivamente para ambos grupos de estudiantes. Se ha añadido además en cada una de ellas, la variable GANANCIA_NIVEL, calculada a partir de las diferencias entre NIVEL_POS_TT y NIVEL_PRE_TT. Los resultados de estas tablas se han graficado en la Figura 46.



Tabla 89. Estadísticos descriptivos de los niveles explicativos PRE y POS para estudiantes de 12-13 años N Mínimo Máximo Media Desv. típ. NIVEL_PRE_TT 31 1 2 1,65 ,486

NIVEL_POS_TT 31 1 3 1,68 ,653

GANANCIA_NIVEL 31 -1,00 1,00 0,0323 0,70635

N válido (según lista) 31

Tabla 90. Estadísticos descriptivos de los niveles explicativos PRE y POS para universitarios N Mínimo Máximo Media Desv. típ. NIVEL_PRE_TT 29 1 4 3,21 ,774

NIVEL_POS_TT 29 1 5 3,07 ,998

GANANCIA_NIVEL 29 -2,00 1,00 -,1379 ,69303

N válido (según lista) 29

Figura 46. Gráfico comparativo de los valores medios de los niveles explicativos de ambos grupos de estudiantes antes y después de la intervención didáctica. A la vista de las tablas 89 y 90 y de la Figura 46, conviene destacar: a) La media de GANANCIA_NIVEL de los estudiantes de 12-13 años es ligeramente positiva y la de los estudiantes universitarios es ligeramente negativa. Esto es, la mejora de los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años es muy ligera, y en el caso de los universitarios incluso hay un retroceso.



b) Sería interesante saber si las diferencias entre las medias de GANANCIA_NIVEL de ambos grupos son significativas o no, del mismo modo que se hizo con GANANCIA_RAE en el apartado anterior. En la Tabla 91 se muestra el resultado de ejecutar en el SPSS el módulo de la prueba T para muestras independientes. En este caso la probabilidad asociada al estadístico Levene es >0,05 y debemos suponer varianzas iguales para esta variable entre ambos grupos de estudiantes. Observamos que para varianzas iguales, el nivel de significación del estadístico t es mayor que 0,05 y la conclusión es que las medias de la variable GANANCIA_NIVEL entre ambos grupos no son estadísticamente diferentes. El hecho de que los límites de intervalo de confianza para la diferencias incluyan el valor 0 indica también que podemos aceptar la hipótesis de igualdad de medias. Tabla 91. Prueba T para muestras independientes de GANANCIA_NIVEL entre ambos grupos de estudiantes Prueba de

Levene para la igualdad

de varianzas

Prueba T para la igualdad de medias

F Sig. t gl Sig. (bil)

Diferencia de medias

Error típ. de la

diferencia


diferencia Inferior Superior

Se han asumido varianzas iguales

,013 ,910 ,941 58 ,351 ,17019 ,18083 -,19178 ,53215

No se han asumido varianzas iguales

,942 57,862 ,350 ,17019 ,18071 -,19156 ,53194

c) Se puede afirmar que globalmente no hay aprendizaje en ninguno de los grupos, entendido éste como cambio de nivel de esquema explicativo. Concluyendo, si se considera el aprendizaje en términos de “progresos” de niveles explicativos, el panorama resulta mucho más sombrío que si se mide en términos de avances en los Rendimientos Acumulados en la Entrevista, visto en el apartado 6.1. En este caso, los “progresos de nivel explicativo” experimentados por ambos grupos son prácticamente nulos. Concretamente: A nivel cuantitativo. Para los estudiantes de 12-13 años es muy pequeño y para los

universitarios incluso es ligeramente negativo. Estadísticamente no hay diferencias. A nivel cualitativo. Los estudiantes de 12-13 años no superan en ningún caso el

valor 3 de niveles explicativos, lo que podría indicar una barrera importante en su evolución cognoscitiva. En cambio, los estudiantes universitarios superan este nivel, incluso desde antes de la intervención didáctica, pero sólo 4 estudiantes consiguen alcanzar el nivel 5 de la progresión cognoscitiva.

Se puede concluir que la secuencia didáctica ha sido casi ineficaz para movilizar niveles de esquemas explicativos en ambos grupos de estudiantes. Los estudiantes de 12-13 años partían de niveles cuyos valores eran 1 ó 2 fundamentalmente (Media=1,65; Desv.típ=0,486) y finalizan globalmente manteniendo dichos valores tras la



intervención didáctica (Media=1,68; Desv.típ.=0,653). Los universitarios tienen al comienzo niveles 3, 4 ó 5 (Media=3,21; Desv.típ=0,774) y finalizan manteniendo dichos niveles (Media=3,07; Desv.típ=0,998). La cuestión que suscita estos datos es ¿a qué se debe la dificultad de mejorar el nivel de esquemas explicativos cuando todos los estudiantes mejoran en el rendimiento total del cuestionario? La respuesta a esta pregunta hay que encontrarla en que los niveles explicativos se construyen a partir únicamente de las variables más significativas, que son aquéllas que correlacionan bien entre sí, reflejando un sistema coherente de conocimiento. Por poner un ejemplo, los estudiantes de 12-13 años experimentan un incremento evidente en la variable PAI, relacionada con el peso de aire, pero éste es un conocimiento que puede ser académico y tener una escasa influencia en la construcción del modelo discontinuo-corpuscular de la materia. Lo mismo ocurre con muchas otras variables consideradas en el cuestionario, tales como PAL (predicción verbal de lo que va a ocurrir al mezclar alcohol y agua) y ACA (predicción verbal del comportamiento de un gas coloreado frente al aire). El nivel explicativo, tal y como es construido, procede del conjunto de respuestas recogidas en variables bien correlacionadas, lo que únicamente puede explicarse porque sean el reflejo de un sistema coherente de conocimiento. Las restantes respuestas se recogen en variables que no correlacionan bien entre sí, lo que nos hace suponer que son respuestas académicas, de compromiso o de azar, escasamente ligadas a los verdaderos esquemas de conocimiento. 6.3 COMPARACIÓN DE RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE COMPETENCIAS

En este trabajo, está involucrada la competencia cognitiva de explicar fenómenos que pueden ser explicados en términos de partículas. La cuestión que nos hacemos en este apartado es si ha habido o no aprendizaje en esta competencia. En el marco teórico, se ha planteado como hipótesis que las competencias son, al igual que los niveles de esquemas explicativos, consecuencias observables de la activación del sistema cognoscitivo del estudiante. Recordemos brevemente el motivo de esta asociación. Como afirmábamos en el capítulo 2, ambos elementos (esquema explicativo y competencia) exigen por su propia definición una regularidad en las respuestas de los estudiantes, que se manifiesta con tres observables: repetición, generalización y diferenciación. Decíamos que si el estudiante, ante un conjunto de cuestiones que involucran distintas situaciones físicas, con confrontaciones y variaciones contextuales relevantes e irrelevantes, es capaz de ofrecer respuestas coherentes, es poco probable que estas respuestas las haya inventado o generado in situ por simple compromiso con el encuestador. No deben ser construcciones temporales que se realizan en la memoria operativa o de trabajo; lo más lógico es concluir que proceden de sus verdaderos esquemas de conocimiento. En términos ausubelianos, son respuestas significativas. Por tanto, la cuestión del aprendizaje de competencias, entendido como la movilización de los niveles competenciales, está asociada a la de los niveles explicativos. Admitido esto, la cuestión que nos concierne ha sido respondida en los apartados 4.3.2 y 5.3.2 de este trabajo, donde se han analizado los resultados de aprendizaje a partir de los niveles



de esquemas explicativos de los estudiantes, respectivamente, para los de 12-13 años y para los universitarios. La comparación entre dichos aprendizajes se ha trabajado en el apartado 6.2 de este mismo capítulo. Cabe preguntarse el motivo por el que el aprendizaje de competencias ha sido tan escaso o nulo para ambos grupos de estudiantes. Ante esto, hay que recordar que ambas intervenciones didácticas constaron tan solo de 4 sesiones, y que fueron realizadas en gran grupo, guiadas y dirigidas por la docente del aula. No cabe duda de que aprender competencias exige más tiempo que aprender contenidos, y los resultados globales aquí obtenidos confirman esta aseveración. Por otro lado, a nivel individual, sí que se han detectado modificaciones de los niveles competenciales de los estudiantes, aunque estos no siempre han sido positivos, lo que explica que los valores medios sean pequeños e incluso negativos. ¿Es posible experimentar un retroceso en los niveles competenciales? Cabe señalar que el aprendizaje es un proceso permanente por el cual se construyen en forma progresiva estructuras de pensamiento y de acción cada vez más complejas, pero ello no implica una acumulación lineal de conocimientos o habilidades. Conviene concebirlo mejor como una espiral en la que hay avances, retrocesos y cambios que llevan a reequilibrios y reestructuraciones cada vez más complejas y adecuadas. Los obstáculos para el aprendizaje pueden ser afectivos (ansiedades, sentimientos…) y cognitivos (conocimientos previos, esquemas operatorios…). Si comparamos los cambios en los niveles explicativos entre estudiantes de 12-13 años y universitarios, cabe señalar: A. El número de estudiantes que sufre avances, permanencias y retrocesos de nivel

explicativo es muy similar en ambos grupos de edad (ver Tabla 92).

Tabla 92. Número de estudiantes de ambos grupos que avanzan, permanecen y retroceden en sus niveles competenciales.

AVANCES DE NIVEL PERMANENCIA RETROCESOS DE NIVEL

ESTUDIANTES 12-

13 AÑOS 5 19 7

UNIVERSITARIOS 4 18 7 B. Lo que distingue considerablemente a ambos grupos son los intervalos de niveles

competenciales por los que experimentan sus avances y retrocesos. Los jóvenes de 12-13 años lo hacen entre los niveles 1, 2 y 3, aunque fundamentalmente entre los dos primeros; los universitarios entre los niveles 3, 4 y 5 (con las excepciones de U6 y U7).

6.3.1 Relación entre aprendizaje de competencias y aprendizaje de contenidos

Otra cuestión que despierta interés en el aprendizaje de esta competencia es qué relación guarda con el aprendizaje de contenidos. A ello dedicamos este apartado.



Como vimos en el capítulo 2, las competencias no son independientes de los conocimientos, sino todo lo contrario; tienen como condición un aprendizaje perfectamente integrado de los mismos. En nuestro trabajo, RAE es la variable que sintetiza el conocimiento del estudiante en su sentido más amplio; esto es, podríamos decir que integra el conocimiento académico y el conocimiento integrado en su estructura cognitiva. El aprendizaje de este conocimiento está representado en GANANCIA_RAE, que es la variación que en cuanto al conocimiento experimenta cada estudiante tras de la intervención didáctica. Recordemos que es la diferencia entre RAE_B (conocimiento tras las intervención) y RAE_A (conocimiento antes de la misma). Por otro lado, la variable NIVEL es la que caracteriza el nivel explicativo-competencial del estudiante en la competencia de “explicar fenómenos fenómenos que pueden ser explicados en términos de partículas”. Por tanto, NIVEL_PRE_TT (coincidente con NIVEL_PRE_T) representa el nivel competencial antes de la intervención didáctica, y NIVEL_POS_TT (coincidente con NIVEL_POS_T) el nivel competencial tras la intervención didáctica. El aprendizaje competencial queda simbolizado en GANANCIA_NIVEL que se calcula por diferencia entre NIVEL_POS_T (nivel tras la intervención) y NIVEL_PRE_T (nivel antes de la misma). La cuestión que aquí afrontamos es si hay relación entre GANANCIA_NIVEL y GANANCIA_RAE. Ejecutamos el módulo de Pruebas no Paramétricas para muestras relacionadas y éste nos proporciona la imagen mostrada en la Figura 47, según la cual, hay diferencias significativas entre las medianas de ambas variables, como era de prever por las características tan diferentes entre ambos aprendizajes.

Figura 47. Contraste para la igualdad de tendencia central entre GANANCIA_NIVEL y GANANCIA_RAE. Para conocer si hay relación entre esas variables, ejecutamos el módulo de correlaciones no paramétricas (Rho de Spearman), y el programa nos ofrece los resultados de la Tabla 93, donde se recogen los de la muestra total y los de cada grupo de estudiantes por separado. Se observa que hay una correlación positiva y significativa (p=0,01) en las tres muestras de datos, pero que ésta es ligeramente mayor para la de los estudiantes de 12-13 años.



Tabla 93. Correlaciones entre GANANCIA_NIVEL y GANANCIA_RAE

GANANCIA_RAE

Muestra total Estudiantes

de 12-13 años

Estudiantes universitarios

Rho de Spearman

GANANCIA_NIVEL

Coeficiente de correlación

,565** ,597

** ,502

**

Sig. (bilateral) ,000 ,006 ,006

N 60 31 29

**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).

Nos preguntamos ahora si hay dependencia causal entre ambas variables. Para ello ejecutamos el módulo de Regresión lineal del SPSS y éste nos aporta el resumen del modelo que se muestra en la Tabla 94, donde se han compendiado en filas los resultados obtenidos para la muestra total, y para cada uno de los grupos de estudiantes por separado. El modelo de Regresión Lineal aporta el Coeficiente de Correlación de Pearson R y el Coeficiente de Determinación (R2). Este último indica que la fracción de la variabilidad de GANANCIA_NIVEL que es explicada por GANANCIA_RAE es del 30,8%, cuando se trata de la muestra completa. En el caso de los estudiantes de 12-13 años, la bondad de ajuste es algo mayor (R2=0,377) y en los universitarios, menor (R2=0,248).

Tabla 94. Resumen del modelo de regresión lineal de GANANCIA_NIVEL de GANANCIA_RAE.

El ANOVA (Tabla 95) evalúa globalmente el modelo, al separar la variabilidad explicada por la Regresión y la variabilidad no explicada o Residual, y calcula un estadístico y la significación estadística. Esta nos indica que el modelo es significativo (99% de confianza) y se puede concluir aceptando la hipótesis alternativa de que hay asociación entre ambas variables mediante regresión lineal.

R R cuadrado R cuadrado corregida

Error típ. de la estimación

Muestra total ,555a ,308 ,296 ,58666

12-13 años ,614b ,377 ,355 ,56719

Universitarios ,498b ,248 ,220 ,61198



Tabla 95. ANOVA del modelo de regresión lineal de GANANCIA_NIVEL de GANANCIA_RAE

ANOVAa

Modelo

Suma de cuadrados

gl Media

cuadrática F Sig.

Regresión 8,888 1 8,888 25,825 ,000b

Muestra total Residual 19,962 58 ,344 Total 28,850 59

12-13 años

Regresión 5,638 1 5,638 17,527 ,000c

Residual 9,329 29 ,322

Total 14,968 30

Universitarios

Regresión 3,336 1 3,336 8,908 ,006c

Residual 10,112 27 ,375

Total 13,448 28

a. Variable dependiente: GANANCIA_NIVEL

b. Variables predictoras: (Constante), GANANCIA_RAE

Por último, en la Tabla 96 se ofrecen los coeficientes del modelo (columna encabezada “B”), que para la muestra total, son:

la constante o valor de la ordenada en el origen (-1,763) el coeficiente de regresión o pendiente de la recta (0,089).

Además, se proporcionan sus correspondientes errores típicos. Y, en las últimas columnas, el contraste de hipótesis para el coeficiente de regresión, a través de una t de Student (contraste de Wald) que parte de la hipótesis que supone que el coeficiente de regresión lineal vale cero. La significación indica que esta hipótesis se rechaza. Tabla 96. Coeficientes del modelo de regresión lineal de GANANCIA_NIVEL respecto a GANANCIA_RAE

Coeficientesa

Modelo Coeficientes no estandarizados

Coeficientes tipificados

t Sig.

B Error típ. Beta

Muestra total (Constante) -1,763 ,345 -5,103 ,000

GANANCIA_RAE ,089 ,018 ,555 5,082 ,000

12-13 años (Constante) -1,795 ,448 -4,005 ,000 GANANCIA_RAE ,088 ,021 ,614 4,187 ,000

Universitarios (Constante) -2,311 ,737 -3,136 ,004 GANANCIA_RAE ,125 ,042 ,498 2,985 ,006

a. Variable dependiente: GANANCIA_NIVEL

Sig. 95%

Con estos resultados concluimos:

Que ambas variables están asociadas o relacionadas linealmente en la población de la que proviene la muestra (con una muy pequeña probabilidad de que la relación encontrada sea explicada por el azar, menos del uno por mil).



Que la relación encontrada permite explicar el 30,8% de GANANCIA_NIVEL mediante la variable GANANCIA_RAE.

Que la relación es directa, aumentando en promedio 0,089 la puntuación de

GANANCIA_NIVEL por cada aumento de 1 punto de la puntuación de RAE. Por tanto, se puede escribir la relación entre ambas variables como sigue.

En la Figura 48 se muestra la distribución de la nube de puntos, la recta de regresión y la bondad del ajuste.

Figura 48. Línea de ajuste de la dependencia de GANANCIA_NIVEL respecto a GANANCIA_RAE



6.4 SIGNIFICADO FÍSICO DE LOS NIVELES EXPLICATIVOS

Los niveles explicativos anteriores y posteriores a la intervención didáctica vienen definidos en este trabajo por las variables NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT respectivamente. Sus valores para los estudiantes de 12-13 años y los universitarios se recogen en la Tabla 87. Los valores de NIVEL_PRE_T oscilan entre 1 y 2 para los estudiantes de 12-13 años y entre 3 y 4 para los universitarios (con las excepciones de U6 y U7, que tiene 1). Los valores de NIVEL_POS_T oscilan entre 1, 2 y 3 para los estudiantes de 12-13 años y entre 3 y 5 para los universitarios (con las excepciones de U6, U7 y U11, que tienen 1). Pero ¿qué significan estas cifras? ¿qué información tiene para el docente que un estudiante alcance p.e. el nivel 3 después de la intervención didáctica? ¿tiene un significado cognoscitivo o, después de tantas transformaciones, ha dejado de tenerlo? Las variables NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT representan el contenido evolutivo común existente entre las variables originarias. Por tanto, para poder comprender el significado de sus valores hemos de acudir de nuevo a las variables originarias y reestructurar sus categorías empíricas, para que sean realmente representativas de la evolución del conocimiento en las respectivas tareas. Hay que tener en cuenta que, dado el carácter empírico de las categorías, podrían tener errores de jerarquización, distancias de diversa magnitud y problemas constructivos, que impiden extraer conclusiones acerca del carácter evolutivo. Mucho menos si se pretende extraer un contenido evolutivo común por contraste entre ellas.



NIVEL_PRE_TT 1 2 3 4 NIVEL_POS_TT 1 2 3 5 AGA_A/AGA_B 1 2, 3 4 PIN_A/PIN_B 1, 2 3, 4 AMA_A/AMA_B 1 2 3 5 AMP_A/AMP_B 1 2, 3 4 5 6 VER_A/VER_B 1 2 3 4 5 TEM_A/TEM_B 1 2, 3 4 5 6 ALA_A/ALA_B 1, 2 3,4 5 PAL_A/PAL_B 1 2 ALP_A/ALP_B 1, 2 3, 4 5 6 7 ACA_A/ACA_B 1 2 ACP_A/ACP_B 1 2, 3 4 5 6 PAI_A/PAI_B 1, 2 4 3 AAN_A/AAN_B 1 2 4 5 6 APO_A/APO_B 1 2, 3, 4 5, 6 7 8, 9 GCO_A/GCO_B 1 2, 3 4, 5 6

Figura 49. Gráfico resultante de proyectas las variables más significativas sobre el espacio definido por los Niveles Explicativos (Variables NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT) El análisis de correspondencias múltiple realizado con las variables más significativas que dio origen a las variables NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT, y cuyo gráfico se encuentra en la Figura 45 de este mismo capítulo, es el que ha sido utilizado para la



reestructuración de las variables originales, que han sido proyectadas sobre aquel espacio gráfico. El resultado de esta proyección se muestra en la Figura 49. En la tabla situada en la parte inferior de esta figura, se detalla la distribución de las categorías empíricas según la posición que adoptan en el espacio gráfico definido por las variables NIVEL. Analicemos esta tabla:

Hay variables, tales como AGA, ALA, PAL y ACA que no discriminan a los estudiantes entre niveles y por tanto no son significativas para identificar sus niveles explicativos. Nótese que todas ellas quedan agrupadas en los espacios correspondientes únicamente a los dos primeros niveles.

La variable PIN agrupa a los estudiantes únicamente en dos niveles y no se

ajustan sus categorías bien a las variables NIVEL. Por tanto, por no discriminar y por tener ese comportamiento extraño, tampoco será considerada para identificar los niveles explicativos.

Hay otras variables que presentan inversiones o no se ajustan bien a la evolución

de las variables NIVEL. Esto le ocurre a PAI, que evidencia una inversión entre sus categorías 3 y 4.

Las restantes 9 variables AMA, AMP, VER, TEM, ALA, ALP, AAN, APO y

GCO en sus versiones A y B pueden ser válidas para extraer de las mismas, tras la reestructuración de sus categorías, el contenido evolutivo común.

Las variables AMA, AMP, VER, TEM, ALA, ALP, AAN, APO y GCO quedan estructuradas en los cinco espacios de los niveles explicativos como se indica en el Anexo 5, bajo el título de categorías estructurales. Analizando verticalmente sus contenidos, se puede extraer un contenido evolutivo común que conforma el significado de los niveles explicativos. Este significado, coincidente con el de Benarroch (1998), se muestra en la Tabla 97. Tabla 97. Significado de los niveles explicativos (Benarroch, 1998b; 2000b)

NIVEL

EXPLICATIVO SIGNIFICADO

I La materia se concibe tal cual es percibida. Por tanto, es continua en la mayor parte de las situaciones.

II.

La materia se sigue concibiendo continua aunque, además, posee partículas embutidas en la misma. Estas partículas no son operativas, esto es, no se utilizan para explicar las situaciones físicas.

III.

La materia es concebida corpuscularmente. No obstante, el vacío entre partículas no es necesario, lo que equivale a decir que en este nivel se puede ser vacuista o plenista, según sea la percepción macroscópica de la materia (modelo garbanzos para el agua, vacíos etéreos para el aire, etc.) Tampoco el movimiento de las partículas es necesarios sino que es admitido sólo cuando hay movimiento perceptible.

IV. La materia es concebida corpuscularmente. Entre las partículas, hay un vacío necesario. No obstante, pueden o no tener desarrollado el



subesquema de movimiento e interacción, pero, en cualquier caso, éste no está coordinado con el anterior, formando un único modelo causal necesario.

V.

La materia es concebida corpuscularmente. Entre las partículas, hay un vacío necesario. El subesquema de movimiento e interacción es coordinado con el anterior dando lugar a un único modelo necesario.


CAPÍTULO

DISCUSIÓN DE RESULTADOS Y

CONCLUSIONES

Capítulo 7: Discusión de Resultados y Conclusiones


7.1 CONTRASTE DE HIPÓTESIS

7.1.1 Hipótesis relacionadas con los niveles explicativos

H.1. Es posible identificar los niveles explicativos previos de los estudiantes de 12-13

años mediante la aplicación de una estrategia metodológica que implique a) la

aplicación de un cuestionario validado en investigaciones previas; b) la elaboración de

módulos categoriales a partir de las respuestas de los estudiantes y c) la aplicación de

un análisis estadístico multivariable. Los niveles explicativos previos de los estudiantes de 12-13 años fueron identificados en este trabajo en el Capítulo 4 (apartado 4.1.4) y recogidos en la variable NIVEL_PRE. Posteriormente, en el apartado 4.3.2. en el que se realizó su comparación con los niveles posteriores, se reestructuraron los primeros y se obtuvieron unos nuevos niveles identificados con la variable NIVEL_PRE_T. Por último, en el Capítulo 6 (apartado 6.2) se volvió a reestructurar este última variable al querer compararla con los niveles alcanzados por los estudiantes universitarios y así se alcanzaron unos nuevos niveles (casualmente coincidentes con los anteriores) y esta vez representados por NIVEL_PRE_TT. Los valores de estas variables se encuentran definidos en las Tablas 27, Tabla 49 y en la Tabla 88, respectivamente para NIVEL_PRE, NIVEL_PRE_T y NIVEL_PRE_TT. Para un lector que no comprenda el significado de la medida, esto podría ser un juego bastante incomprensible y caprichoso. Imaginemos que tenemos un plano de una casa en el que identificamos con precisión de la décima de metro las longitudes de todas sus dimensiones, y determinamos por ejemplo que una terraza mide 6,3 metros, y otra, 2,1 metros. Por otro lado, supongamos que hemos calculado también las distancias entre los monumentos de una ciudad y que por ejemplo la distancia entre el Ayuntamiento y la Universidad es de 24 Km (24000 m). Ahora, queremos comparar estas medidas entre sí, esto es, queremos comparar las diferencias entre las longitudes de las terrazas con la distancia entre el Ayuntamiento y la Universidad. Un cálculo cuantitativo sería el de dividir la diferencia entre 6,3 y 2,1 por 24000 y esto nos daría la cifra de 0.000175, esto es, ¡prácticamente cero! Asimismo, en un plano de la ciudad que abarcara al Ayuntamiento y a la Universidad, sería imposible distinguir las dimensiones de ambas terrazas, y, en este plano, ¡ambas son iguales! Las sucesivas variables que identifican los niveles explicativos de los estudiantes representan esos niveles en mapas o espacios gráficos sucesivamente más amplios. Esto no invalida ninguna de las variables sino que, según sea el problema que nos planteemos, una u otra debería ser la variable elegida. Así: NIVEL_PRE: Identifica los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años

antes de la intervención didáctica. Su referencia es el grupo en un instante t. NIVEL_PRE_T: Identifica los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años

antes de la intervención didáctica y los pone en relación a los resultados posteriores a la misma. Su referencia es el grupo en dos instantes distintos t1 y t2, y los valores



de esta variable indican cómo se comportan los estudiantes antes de la intervención didáctica en relación a cómo lo hacen después.

NIVEL_PRE_TT: Identifica los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años antes de la intervención didáctica y los pone en relación, no sólo a los resultados posteriores a la misma, sino también al comportamiento de los universitarios. Su referencia son los dos grupos de estudiantes (12-13 años y universitarios) en dos instantes distintos t1 y t2.

Aclarada esta cuestión, conviene destacar, en primer lugar, que los valores de NIVEL_PRE_TT son, en esta investigación, idénticos a los de NIVEL_PRE_T, lo que indica que el comportamiento de los estudiantes de 12-13 años no está tan alejado de los universitarios como en principio podría suponerse. Por otro lado, y puesto que en este trabajo, el objetivo final no es la identificación de los niveles explicativos en sí, sino el estudio del aprendizaje y la comparación del aprendizaje entre grupos, la variable que mejor identifica los niveles previos en esta circunstancia es NIVEL_PRE_TT. Sus resultados se muestran en la Tabla 98, según la cual, 11 estudiantes obtienen un valor 1 y 20 estudiantes obtienen un valor 2. Tabla 98. Descriptivos para NIVEL_PRE_TT de los estudiantes de 12-13 años

Frecuencia Porcentaje Porcentaje válido

Porcentaje acumulado

Válidos

1 11 35,5 35,5 35,5

2 20 64,5 64,5 100,0

Total 31 100,0 100,0 El aspecto más relevante de estos resultados es que ningún estudiante alcanza el nivel 3, esto es, que estos estudiantes no llegan a concebir la materia corpuscularmente. En ellos, la concepción de la materia está regida por sus aspectos macroscópicos, y es posible que ante ciertas tareas, por sus características perceptivas, den explicaciones o realicen dibujos en los que incorporen puntitos, redondelitos… haciéndonos pensar que tienen una concepción corpuscular. Sin embargo, al menos comparados con los estudiantes universitarios, estas concepciones corpusculares son muy rudimentarias y no implican un vacío necesario entre partículas. Evidentemente, y antes de finalizar, podemos aseverar que la metodología utilizada en Benarroch (1998) ha sido útil para identificar los niveles explicativos de los estudiantes antes de la intervención didáctica, y corroborar la hipótesis que nos concierne. H.2. Es posible identificar los niveles explicativos previos de los estudiantes

universitarios mediante la aplicación de una estrategia metodológica que implique a)

la aplicación de un cuestionario validado en investigaciones previas; b) la elaboración

de módulos categoriales a partir de las respuestas de los estudiantes y c) la aplicación

de un análisis estadístico multivariable. Aun con el riesgo de ser repetitivos, realizamos para esta hipótesis el mismo razonamiento que para la Hipótesis 1.



Los niveles explicativos de los universitarios antes de la intervención didáctica fueron identificados en este trabajo en el Capítulo 5 (apartado 5.1.4) y recogidos en la variable NIVEL_PRE. Posteriormente, en el apartado 5.3.2. en el que se realizó su comparación con los niveles posteriores, se reestructuraron los primeros y se obtuvieron unos nuevos niveles identificados con la variable NIVEL_PRE_T. Por último, en el Capítulo 6 (apartado 6.2) se volvió a reestructurar este última variable al querer compararla con los niveles alcanzados por los estudiantes de 12-13 años y así se alcanzaron unos nuevos niveles (casualmente coincidentes con los anteriores) y esta vez representados por NIVEL_PRE_TT.

Los valores de estas variables se encuentran definidos en las Tablas 59, Tabla 80 y en la Tabla 88, respectivamente para NIVEL_PRE, NIVEL_PRE_T y NIVEL_PRE_TT de los universitarios.

Las sucesivas variables que identifican los niveles explicativos de los universitarios representan esos niveles en mapas o espacios gráficos sucesivamente más amplios. Esto no invalida ninguna de las variables sino que, según sea el problema que nos planteemos, una u otra debería ser la variable elegida. Así: NIVEL_PRE: Identifica los niveles explicativos de los universitarios antes de la

intervención didáctica. Su referencia es el grupo en un instante t. NIVEL_PRE_T: Identifica los niveles explicativos de los universitarios antes de la

intervención didáctica y los pone en relación a los resultados posteriores a la misma. Su referencia es el grupo en dos instantes distintos t1 y t2, y los valores de esta variable indican cómo se comportan estos estudiantes antes de la intervención didáctica en relación a cómo lo hacen después.

NIVEL_PRE_TT: Identifica los niveles explicativos de los universitarios antes de la intervención didáctica y los pone en relación, no sólo a los resultados posteriores a la misma, sino también al comportamiento de los estudiantes de 12-13 años. Su referencia son los dos grupos de estudiantes (12-13 años y universitarios) en dos instantes distintos t1 y t2.

Aclarada esta cuestión, conviene destacar, en primer lugar, que los valores de NIVEL_PRE_TT son, en esta investigación, idénticos a los de NIVEL_PRE_T, lo que indica que el comportamiento de los estudiantes universitarios no está tan alejado de los estudiantes de 12-13 años como en principio podría suponerse. Por otro lado, y puesto que en este trabajo, el objetivo final no es la identificación de los niveles explicativos en sí, sino el estudio del aprendizaje y la comparación del aprendizaje entre grupos, la variable que mejor identifica los niveles previos en esta circunstancia es NIVEL_PRE_TT. Sus resultados se muestran en la Tabla 99, según la cual, 11 estudiantes obtienen un valor 1 y 20 estudiantes obtienen un valor 2. Tabla 99. Descriptivos para NIVEL_PRE_TT de los estudiantes universitarios



Válidos

1 2 6,9 6,9 6,9

3 17 58,6 58,6 65,5

4 10 34,5 34,5 100,0

Total 29 100,0 100,0



El aspecto más relevante de estos resultados es que, salvo dos estudiantes que tienen un valor 1, todos los estudiantes universitarios adquieren valores iguales o superiores a 3 desde antes de la intervención didáctica. Esto es, podríamos afirmar que tienen asumida la concepción corpuscular de la materia, lo que no significa que ésta sea académicamente aceptada. De hecho en estas instancias previas, ningún estudiante alcanza el valor 5, que es el que recoge la concepción académicamente aceptada. De nuevo, y antes de finalizar, podemos aseverar que la metodología utilizada en Benarroch (1998b) ha sido útil para identificar los niveles explicativos de los estudiantes universitarios antes de la intervención didáctica, y corroborar la hipótesis que nos concierne.


niveles explicativos posteriores de los estudiantes de 12-13 años mediante la




multivariable. Los niveles explicativos posteriores de los estudiantes de 12-13 años fueron identificados en este trabajo en el Capítulo 4 (apartado 4.2.4) y recogidos en la variable NIVEL_POS. Posteriormente, en el apartado 4.3.2. en el que se realizó su comparación con los niveles anteriores, se reestructuraron los primeros y se obtuvieron unos nuevos niveles identificados con la variable NIVEL_POS_T. Por último, en el Capítulo 6 (apartado 6.2) se volvió a reestructurar este última variable al querer compararla con los niveles alcanzados por los estudiantes universitarios y así se alcanzaron unos nuevos niveles (casualmente coincidentes con los anteriores) y esta vez representados por NIVEL_POS_TT. Los valores de estas variables se encuentran definidos en las Tablas 37, Tabla 49 y en la Tabla 87, respectivamente para NIVEL_POS, NIVEL_POS_T y NIVEL_POS_TT. Del mismo modo que vimos en las dos hipótesis anteriores, las sucesivas variables que identifican los niveles explicativos de los estudiantes representan esos niveles en mapas o espacios gráficos sucesivamente más amplios. Esto no invalida ninguna de las variables sino que, según sea el problema que nos planteemos, una u otra debería ser la variable elegida. Así: NIVEL_POS: Identifica los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años

después de la intervención didáctica. Su referencia es el grupo en un instante t. NIVEL_POS_T: Identifica los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años

después de la intervención didáctica y los pone en relación a los resultados anteriores a la misma. Su referencia es el grupo en dos instantes distintos t1 y t2, y los valores de esta variable indican cómo se comportan los estudiantes después de la intervención didáctica en relación a cómo lo hacen antes.

NIVEL_POS_TT: Identifica los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años después de la intervención didáctica y los pone en relación, no sólo a los



resultados anteriores a la misma, sino también al comportamiento de los universitarios. Su referencia son los dos grupos de estudiantes (12-13 años y universitarios) en dos instantes distintos t1 y t2.

Aclarada esta cuestión, conviene destacar, en primer lugar, que los valores de NIVEL_POS_TT son, en esta investigación, idénticos a los de NIVEL_POS_T, lo que indica que el comportamiento de los estudiantes de 12-13 años no está tan alejado de los universitarios como en principio podría suponerse. Por otro lado, y puesto que en este trabajo, el objetivo final no es la identificación de los niveles explicativos en sí, sino el estudio del aprendizaje y la comparación del aprendizaje entre grupos, la variable que mejor identifica los niveles posteriores en esta circunstancia es NIVEL_POS_TT. Sus resultados se muestran en la Tabla XXX, según la cual, 13 estudiantes obtienen un valor 1, 15 un valor 2 y únicamente 3 estudiantes adquieren el valor 3. Tabla 100. Descriptivos para NIVEL_POS_TT de los estudiantes de 12-13 años



Válidos

1 13 41,9 41,9 41,9

2 15 48,4 48,4 90,3

3 3 9,7 9,7 100,0

Total 31 100,0 100,0 El aspecto más relevante de estos resultados es que únicamente tres estudiantes alcanzan el nivel 3, esto es, el primero en el que se implica una concepción corpuscular de la materia. ¿Por qué motivo, nos preguntamos, les cuesta tanto a estos estudiantes sobrepasar este nivel?... nos plantearemos esta cuestión más adelante, pues su interpretación va a depender del modelo cognoscitivo utilizado. Evidentemente, y antes de finalizar, podemos aseverar que la metodología utilizada en Benarroch (1998) ha sido útil para identificar los niveles explicativos de los estudiantes después de la intervención didáctica, y corroborar la hipótesis que nos concierne.


niveles explicativos posteriores de los estudiantes universitarios mediante la




multivariable. Los niveles explicativos de los universitarios después de la intervención didáctica fueron identificados en este trabajo en el Capítulo 5 (apartado 5.2.4) y recogidos en la variable NIVEL_POS. Posteriormente, en el apartado 5.3.2. en el que se realizó su comparación con los niveles anteriores, se reestructuraron los primeros y se obtuvieron unos nuevos niveles identificados con la variable NIVEL_POS_T. Por último, en el Capítulo 6 (apartado 6.2) se volvió a reestructurar este última variable al querer compararla con los niveles alcanzados por los estudiantes de 12-13 años y así se alcanzaron unos nuevos niveles (casualmente coincidentes con los anteriores) y esta vez representados por NIVEL_POS_TT.



Los valores de estas variables se encuentran definidos en las Tablas 68, Tabla 80 y en la Tabla 87, respectivamente para NIVEL_POS, NIVEL_POS_T y NIVEL_POS_TT de los universitarios.

Las sucesivas variables que identifican los niveles explicativos de los universitarios representan esos niveles en mapas o espacios gráficos sucesivamente más amplios. Esto no invalida ninguna de las variables sino que, según sea el problema que nos planteemos, una u otra debería ser la variable elegida. Así: NIVEL_POS: Identifica los niveles explicativos de los universitarios después de la

intervención didáctica. Su referencia es el grupo en un instante t. NIVEL_POS_T: Identifica los niveles explicativos de los universitarios después de

la intervención didáctica y los pone en relación a los resultados anteriores a la misma. Su referencia es el grupo en dos instantes distintos t1 y t2, y los valores de esta variable indican cómo se comportan estos estudiantes después de la intervención didáctica en relación a cómo lo hacen antes de la misma.

NIVEL_POS_TT: Identifica los niveles explicativos de los universitarios después de la intervención didáctica y los pone en relación, no sólo a los resultados anteriores a la misma, sino también al comportamiento de los estudiantes de 12-13 años. Su referencia son los dos grupos de estudiantes (12-13 años y universitarios) en dos instantes distintos t1 y t2.

Aclarada esta cuestión, conviene destacar, en primer lugar, que los valores de NIVEL_POS_TT son, en esta investigación, idénticos a los de NIVEL_POS_T, lo que indica que el comportamiento de los estudiantes universitarios no está tan alejado de los estudiantes de 12-13 años como en principio podría suponerse. Por otro lado, y puesto que en este trabajo, el objetivo final no es la identificación de los niveles explicativos en sí, sino el estudio del aprendizaje y la comparación del aprendizaje entre grupos, la variable que mejor identifica los niveles finales en esta circunstancia es NIVEL_POS_TT. Sus resultados se muestran en la Tabla 101, según la cual, salvo 3 estudiantes que tienen el nivel 1, todos los restantes tienen los niveles 3 y 5. Tabla 101. Descriptivos para NIVEL_POS_TT de los estudiantes universitarios



Válidos

1 3 10,3 10,3 10,3

3 22 75,9 75,9 86,2

5 4 13,8 13,8 100,0

Total 29 100,0 100,0 El aspecto más relevante de estos resultados es que una buena mayoría de estos estudiantes, alcanzan o superan el nivel 3, esto es, que muestran su familiaridad con la concepción corpuscular de la materia. Sin embargo, sólo 4 de ellos alcanzan la concepción académicamente aceptada.



De nuevo, y antes de finalizar, podemos aseverar que la metodología utilizada en Benarroch (1998) ha sido útil para identificar los niveles explicativos de los estudiantes universitarios después de la intervención didáctica, y corroborar la hipótesis que nos concierne.

7.1.2 Hipótesis relacionadas con el aprendizaje

H.5. La comparación de los resultados posteriores y anteriores a la intervención

didáctica de los estudiantes de 12-13 años nos permite obtener información sobre el

aprendizaje de estos estudiantes durante la misma.

En esta investigación, hay dos variables que evalúan el aprendizaje de los estudiantes, con comportamientos muy diferentes entre sí. Estas son: GANANCIA_RAE: Obtenida por diferencia aritmética entre RAE_B (Resultados Acumulados de la Entrevista posteriores a la intervención didáctica) y RAE_A (Resultados Acumulados de la Entrevista anteriores a la intervención didáctica) GANANCIA_NIVEL: Obtenida por diferencia aritmética entre NIVEL_POS_TT (Niveles explicativos posteriores a la intervención didáctica) y NIVEL_PRE_TT (Niveles explicativos anteriores a la intervención didáctica). El aprendizaje medido como GANANCIA_RAE fue estudiado en este trabajo en el apartado 6.1. Allí veíamos (Tabla 82) que su valor medio es positivo y alto para los estudiantes de 12-13 años (media=20,81; desviación típica=4,936). El aprendizaje medido como GANANCIA_NIVEL fue estudiado en el apartado 6.2. Veíamos (Tabla 89) que, en contraste con GANANCIA_RAE, tiene un valor medio sólo ligeramente positivo (media=0,0323; desviación típica=0,70635). Lo anterior nos hace preguntarnos por el motivo de estas diferencias, lo que se afronta en el apartado 6.3.1, donde se asimila GANANCIA_RAE al aprendizaje de contenidos científicos y GANANCIA_NIVEL al aprendizaje de competencias. Se concluye en este apartado que a pesar de las diferencias entre aprendizajes, hay una relación entre ellos, que en el caso de los estudiantes de 12-13 años, viene definida por la recta:

Y que esta relación permite explicar el 37,7% de los resultados de GANANCIA_NIVEL a partir de GANANCIA_RAE. Por tanto, se puede aseverar que en este trabajo se han creado dos variables que nos informan sobre el aprendizaje de los estudiantes de 12-13 años, corroborándose la hipótesis que nos ocupa. H.6. La comparación de los resultados posteriores y anteriores a la intervención

didáctica de los universitarios nos permite obtener información sobre el aprendizaje de

estos estudiantes durante la misma.



Del mismo modo que con los jóvenes de 12-13 años, las dos variables que evalúan el aprendizaje de los universitarios, también con comportamientos muy diferentes entre sí, son: GANANCIA_RAE: Obtenida por diferencia aritmética entre RAE_B (Resultados Acumulados de la Entrevista posteriores a la intervención didáctica) y RAE_A (Resultados Acumulados de la Entrevista anteriores a la intervención didáctica) GANANCIA_NIVEL: Obtenida por diferencia aritmética entre NIVEL_POS_TT (Niveles explicativos posteriores a la intervención didáctica) y NIVEL_PRE_TT (Niveles explicativos anteriores a la intervención didáctica). El aprendizaje medido como GANANCIA_RAE fue estudiado en este trabajo en el apartado 6.1. Allí veíamos (Tabla 82) que su valor medio es positivo y alto para los estudiantes universitarios (media=17,45; desviación típica=2,772). El aprendizaje medido como GANANCIA_NIVEL fue estudiado en el apartado 6.2. Veíamos (Tabla 90) que, en contraste con GANANCIA_RAE, tiene un valor medio incluso ligeramente negativo (media=-0,1379; desviación típica=0,693). Lo anterior nos hace preguntarnos por el motivo de estas diferencias, lo que se afronta en el apartado 6.3.1, donde se asimila GANANCIA_RAE al aprendizaje de contenidos científicos y GANANCIA_NIVEL al aprendizaje de competencias. Se concluye en este apartado que a pesar de las diferencias entre aprendizajes, hay una relación entre ellos, que en el caso de los estudiantes universitarios, viene definida por la recta:

Y esta relación permite explicar el 24,8% de los resultados de GANANCIA_NIVEL a partir de GANANCIA_RAE. Por tanto, se puede aseverar que en este trabajo se han creado dos variables que nos informan sobre el aprendizaje de los estudiantes universitarios, corroborándose la hipótesis que nos ocupa. H.7. La comparación de los resultados posteriores y anteriores a la intervención

didáctica de los estudiantes de 12-13 años y de los universitarios nos permite obtener

información comparativa sobre el aprendizaje de ambos grupos de estudiantes.

Las dos variables que evalúan el aprendizaje de los estudiantes en este trabajo, son: GANANCIA_RAE: Obtenida por diferencia aritmética entre RAE_B (Resultados Acumulados de la Entrevista posteriores a la intervención didáctica) y RAE_A (Resultados Acumulados de la Entrevista anteriores a la intervención didáctica) GANANCIA_NIVEL: Obtenida por diferencia aritmética entre NIVEL_POS_TT (Niveles explicativos posteriores a la intervención didáctica) y NIVEL_PRE_TT (Niveles explicativos anteriores a la intervención didáctica).



La comparación de los resultados de GANANCIA_RAE entre ambos grupos de estudiantes se afrontó en el apartado 6.1. Veíamos que el aprendizaje en términos de GANANCIA_RAE es ligera pero significativamente superior para los estudiantes de 12-13 años respecto a los universitarios. La comparación de los resultados de GANANCIA_NIVEL entre ambos grupos de estudiantes se afrontó en el apartado 6.2. Veíamos que el aprendizaje en términos de GANANCIA_NIVEL no presenta diferencias significativas entre ambos grupos de estudiantes. Por tanto, se puede aseverar que en este trabajo se han creado dos variables que nos aportan información comparativa entre el aprendizaje de los estudiantes de 12-13 años y el de los universitarios.

7.1.3 Hipótesis relacionada con la comparación entre aprendizaje de

contenidos y competencias

H.8. Aprender competencias es más difícil que aprender contenidos específicos. Para poder corroborar estas hipótesis en este trabajo se ha asumido que la variable GANANCIA_RAE evalúa el aprendizaje de contenidos y que GANANCIA_NIVEL lo hace del aprendizaje de competencias. Una vez admitido esto, queda corroborada la hipótesis, y su justificación se halla en la hipótesis 5 (para los estudiantes de 12-13 años), hipótesis 6 (para los universitarios) e hipótesis 7 (para la comparación entre grupos). Se corrobora que el aprendizaje de contenidos científicos es positivo, alto y ligera pero estadísticamente superior entre estudiantes de 12-13 años respecto a los universitarios. Sin embargo, el aprendizaje de competencias prácticamente es nulo tras la intervención didáctica, y para ambos grupos de estudiantes.

7.1.4 Hipótesis relacionada con el modelo cognoscitivo propuesto

H.9. Los niveles explicativos de los estudiantes de 12-13 años y de los universitarios

son diferentes porque los primeros tienen barreras y limitaciones de índole general

operatoria que no poseen los últimos.

En esta investigación, se ha comprobado que los estudiantes de 12-13 años no superan en ningún caso el valor 3 de niveles explicativos, lo que podría indicar una barrera importante en su evolución cognoscitiva. En cambio, los estudiantes universitarios superan este nivel, incluso desde antes de la intervención didáctica, aunque únicamente 4 consiguen alcanzar el nivel 5 de la progresión cognoscitiva. En el modelo cognoscitivo propuesto en el apartado 2.1.7 del marco teórico, se postulaba que la estructura cognoscitiva del aprendiz podría estar integrada por Eg-



esquemas generales (sentimentales, operatorios, metacognitivos) y Ee-esquemas específicos (generadas por abstracción empírica a partir de las interacciones externas del sujeto), además de las herramientas del pensamiento figurativo (Hf), formadas por los significantes (signos, símbolos, representaciones mentales, etc.) que permiten explicitar lo implícito. ¿Qué tipo de barreras y limitaciones tienen los estudiantes de 12-13 años que les impide alcanzar niveles explicativos superiores? Se podría pensar en limitaciones de muy diverso tipo, p.e. asociadas a los vínculos Hf-Ee, a los vínculos Eg-Ee, etc. Sin embargo, el hecho de que los resultados de aprendizaje en términos de RAE sean neta y significativamente positivos para estos estudiantes, hace suponer que no son tanto los esquemas específicos como los generales los que pueden estar impidiendo el alcance de niveles explicativos superiores. Las construcciones de los esquemas generales se suelen dar tras periodos largos de intensa implicación cognitiva y afectiva del sujeto (Pascual-Leone & Johnson, 2005), lo que no parece haber existido en la intervención didáctica. Entre los esquemas generales, los operatorios son los que tienen una mayor literatura (Marín, Benarroch y Jiménez-Gómez, 2000), y éstos fueron bien estudiados por Piaget. Consideramos plausible admitir que es la ausencia de estos esquemas lo que impide organizar datos extendiéndolos hacia lo posible para ligarlo directamente a lo necesario y avanzar en la construcción del conocimiento en esta área. Sería necesario sin embargo haber controlado la capacidad de los estudiantes en algunos de los esquemas operatorios más íntimamente ligados a este contenido, para asegurar el cumplimiento de la hipótesis. H.10. Es posible explicar las diferencias entre aprendizaje de competencias frente al

aprendizaje de contenidos específicos utilizando como modelo cognoscitivo una

estructura jerarquizada de esquemas de conocimiento.

La confirmación de la hipótesis 8 revela que el aprendizaje de contenidos es más fácil que el de competencias científicas. En esta hipótesis nº 10 nos planteamos si este hecho puede ser explicado a partir del modelo cognoscitivo propuesto en el marco teórico. En el modelo cognoscitivo propuesto en el apartado 2.1.7 del marco teórico, la organización cognitiva se percibe como un entramado de esquemas agrupados jerárquicamente en niveles de diferente grado de abstracción. En el primer nivel están los esquemas específicos (Ee) formados por procesos de abstracción empírica a partir de interacciones con un determinado sector de la realidad. En el segundo nivel, más profundo, se ubican las construcciones cognitivas producidas por procesos de reflexión sobre contenidos y procedimientos cognitivos del primer nivel.

Por otro lado, también decíamos que, en el aprendizaje, conviene distinguir entre integrar (asimilar y acomodar), comprender (asimilar sin acomodar) y memorizar (sin asimilar ni acomodar), de modo que puede existir progreso cognitivo sin que haya una verdadera reestructuración de los esquemas de conocimiento puestos en juego. Con todo ello, postulamos que:



a) El aprendizaje de contenidos específicos supone un progreso en los esquemas específicos sin llegar a la verdadera reestructuración de los mismos, pues implica únicamente un enriquecimiento del esquema y una ampliación de su capacidad asimiladora. A este tipo de mecanismo también se le llama reestructuración débil (ver primera fila de la Tabla 5 en el capítulo 2) y permite aprender datos, hechos, destrezas, técnicas, etc. muy recurribles para aparentar una mejora palpable en los conocimientos. De hecho todos los estudiantes de ambos grupos experimentan un aprendizaje notable de contenidos específicos. En términos cotidianos diríamos que este aprendizaje implica memorizar y comprender, pero no integrar el conocimiento. b) El aprendizaje de competencias científicas es por el contrario costoso porque implica la verdadera reestructuración o reestructuración fuerte de los esquemas de conocimiento. De acuerdo con nuestro modelo, estos esquemas pueden ser específicos y generales. El aprendizaje competencial es progresivo, no es una cuestión de todo o nada, y en ciertos niveles podrían estar implicados un cierto tipo de esquemas. Concretamente, en la progresión de niveles propuesta por Benarroch (1998; 2001) ya esta autora propuso que el aprendizaje implicado en los cambios de nivel 1 ->2; 3->4; y 4->5, los esquemas más influyentes son los específicos, mientras que el cambio de nivel 2 a nivel 3 implica una reestructuración de carácter general. Este trabajo parece corroborar estos resultados, añadiendo nuevas pruebas empíricas. Estas pruebas proceden del análisis de los cambios de nivel explicativo que experimentan nuestros estudiantes. Concretamente, hemos comprobado que: para los estudiantes de 12-13 años, de los once estudiantes que tienen un nivel

inicial 1, seis se quedan en este nivel y cinco avanzan al nivel 2. De los veinte que tienen un nivel inicial 2, siete retroceden al 1, diez permanecen en el 2 y tres avanzan al nivel 3 (ver Tabla 50).

para los estudiantes universitarios, los dos estudiantes que tienen un nivel inicial 1,

permanecen en el mismo nivel al final de la intervención didáctica; de los diecisiete cuyo nivel inicial es 3, sus niveles finales pueden ser 1 y 3 (dieciséis estudiantes). Finalmente, de los diez estudiantes cuyo nivel inicial es 4, sus niveles finales pueden ser: nivel 3 (seis estudiantes) y nivel 5 (cuatro estudiantes) (ver Tabla 81).

Como vemos, entre los estudiantes de 12-13 años, solo hay tres alumnos que experimentan el cambio 2 ->3. Entre los universitarios, sólo uno (estudiante U11, cuyo comportamiento ha sido extraño durante todo el análisis), experimenta el cambio 3 ->1. Todo parece indicar que este cambio 2 ->3 es difícil y corrobora la posibilidad de que en él esté implicado un esquema de carácter general operatorio. El esquema general operatorio implicado en el cambio 2 ->3 es la diferenciación entre volumen total y volumen corpuscular total, que implica la necesidad de aceptar la existencia de huecos entre partículas. Una vez aprendido este esquema de carácter operatorio, resulta muy difícil retroceder en este aprendizaje, y debemos considerar como sospechosos resultados contrarios, como es el caso del estudiante U11 que realiza el cambio 3->1.



En definitiva, creemos que ha quedado probado que el modelo cognoscitivo puede explicar las diferencias entre aprendizaje de contenidos y aprendizaje de competencias. Más allá de esto, nuestros datos permiten enriquecer las pruebas empíricas que lo avalan. 7.2 CONCLUSIONES MÁS RELEVANTES

En este trabajo se ha sometido a dos grupos de estudiantes de edades muy diferentes entre sí (grupo de 12-13 años N=31 y grupo de universitarios N=29), a una intervención didáctica limitada (4 sesiones de trabajo) y se ha controlado su aprendizaje a través de idéntico cuestionario administrado antes y después de la intervención didáctica. Las conclusiones más relevantes son: 1. El conocimiento ya existente en las investigaciones sobre concepciones alternativas puede ser útil para afrontar el nuevo reto del aprendizaje de competencias científicas. 2. En concreto, en esta investigación ha resultado útil la asociación entre el concepto de competencia científica y el de esquema explicativo aportado en investigaciones previas, por tener ambos idénticas características de repetición, generalización y diferenciación. 3. Desde esta perspectiva, aprender competencias es movilizar niveles de esquemas explicativos (también llamados simplemente niveles explicativos). En concreto, aprender la competencia científica de “explicar fenómenos científicamente relacionados

con la estructura de la materia (modelo de partículas)” (INE, 2013), implica movilizar los niveles de esquemas explicativos que jalonan las formas sucesivamente más sofisticadas de utilizar el conocimiento en esta área. 4. Es posible evaluar el aprendizaje de competencias identificando los niveles explicativos de los estudiantes antes y después de una intervención didáctica, mediante una metodología adaptada de Benarroch (1998) que exige un conjunto exigente de estrategias entre las que destacamos las siguientes:

a) Diseño de un cuestionario, usando para ello estrategias de confrontación y de variación contextual.

b) Aplicación del cuestionario antes y después de la intervención didáctica. c) Análisis de las respuestas de los estudiantes, agrupación de las mismas y

jerarquización, alcanzando a construir las variables categoriales ordinales asociadas al cuestionario.

d) Análisis cuantitativo de datos, importante sobre todo para identificar las variables más significativas que se deben introducir en un análisis de correspondencias múltiples a través del cual se consiga determinar los niveles explicativos de los estudiantes.

e) Tras la aplicación de los dos apartados anteriores a los resultados de los cuestionarios antes y después de la intervención didáctica, se habrían alcanzado los valores de los niveles explicativos tanto anteriores como posteriores a la misma, pero éstos deben ser recodificados mediante un nuevo análisis de correspondencias múltiples que parta de la consideración de todas las variables



antes y poste. Así se alcanzan los niveles explicativos transformados (o proyectados sobre el espacio gráfico de todas las variables anteriores y posteriores)

f) Tras la aplicación de los cuatro apartados anteriores a los resultados de los estudiantes de 12-13 años y a los estudiantes universitarios, por separado, ha sido necesario generar un nuevo análisis de correspondencias múltiples que parte de la consideración de todas las variables antes y poste de ambos grupos de estudiantes. Así se han alcanzado los niveles explicativos identificados con las variables NIVEL_PRE_TT y NIVEL_POS_TT como variable común a ambos grupos de estudiantes.

5. Los niveles explicativos suponen el contenido evolutivo común a las 16 variables creadas a partir del cuestionario, o mejor, de las más significativas. Dichos niveles coinciden con los de Benarroch (1998; 2000a) y se adaptan para las distintas tareas como se indica en el anexo 5. 6. Los niveles explicativos oscilan preferentemente:

a) para los estudiantes de 12-13 años, entre los valores 1 y 2 antes y después de la intervención didáctica. Sólo tres estudiantes alcanzan el valor 3 tras la misma.

b) para los estudiantes universitarios, entre los valores 3 y 4 antes de la intervención didáctica, y entre los valores 3 y 5 después de dicha intervención. Sólo tres estudiantes mantienen el valor 1 antes y después de la intervención didáctica.

7. El aprendizaje de competencias o cambios de niveles explicativos ha sido, para ambos grupos de estudiantes, pequeño o nulo, de media. Este resultado global se debe a que la mayoría de los estudiantes no movilizan sus niveles explicativos y a que algunos lo hacen en un sentido positivo y otros en un sentido negativo. 8. Aprender competencias es más difícil que aprender contenidos específicos. 9. Es posible evaluar el aprendizaje de contenidos específicos por diferencia entre los resultados totales obtenidos en el cuestionario después y antes de la intervención educativa. 10. El aprendizaje de contenidos específicos (GANANCIA_RAE) ha sido alto para ambos grupos de estudiantes, y ligera pero significativamente superior para los de 12-13 años respecto a los universitarios. 11. La variabilidad del aprendizaje de competencias que se explica por la variación en el aprendizaje de contenidos específicos es del 24,8% para los estudiantes universitarios, del 37,7% para los estudiantes de 12-13 años y del 30,8% para la muestra total. Esto indica que no son independientes. 12. El modelo cognoscitivo de Marín (1994a; 1994b; 2003 y 2005) y de Benarroch y Marín (1997) ha sido útil para interpretar los resultados obtenidos. Concretamente, se postula, a partir de este modelo, que el aprendizaje de contenidos específicos implica reestructuración débil -enriquecimiento y ampliación de la capacidad asimiladora- de los esquemas específicos, mientras que el aprendizaje de competencias implica reestructuración fuerte de los esquemas específicos y/o generales. Tras la intervención



didáctica limitada, se ha permitido el aprendizaje de contenidos específicos, pero no se ha alcanzado la reestructuración fuerte, que exige el aprendizaje de competencias, pues esta es costosa y conlleva un tiempo alto de implicación afectiva y cognitiva por parte del estudiante. 13. Además, y según Benarroch (2001), en la progresión de niveles explicativos-competenciales en el ámbito de la naturaleza corpuscular de la materia, hay involucrados esquemas específicos y generales. Concretamente, en el cambio de nivel 2->3, está involucrado un esquema general operatorio (diferenciación entre volumen total y volumen corpuscular total), mientras que los restantes cambios de nivel están asociados a reestructuraciones de esquemas específicos. Así se explica (i) la dificultad del cambio aludido para los estudiantes de 12-13 años y (ii) la barrera encontrada entre los niveles explicativos de ambos grupos de estudiantes. 7.3 DISCUSIÓN E IMPLICACIONES

Creemos que el valor principal de este trabajo es haber sido capaces de diseñar una metodología para discriminar entre aprendizaje de contenidos específicos y aprendizaje de competencias. Además, se ha llegado a la inferencia causal entre ambos aprendizajes, y esta ha sido explicada a través de un modelo cognoscitivo concreto. Es evidente que aprender competencias no es fácil, como ha quedado demostrado en nuestro trabajo y explicado por la necesaria restructuración de esquemas cognoscitivos que implica. Ello contrasta con el aprendizaje de contenidos específicos que resulta más llamativo y mucho más satisfactorio para el docente. Afirmamos que enseñar competencias requiere una enseñanza costosa, que implica mucho tiempo, además de profesorado experto, capaz de diseñar tareas en contextos específicos similares a aquellos donde esperamos que se demuestre la competencia deseada. Además, en relación con la competencia de “explicar fenómenos que pueden ser explicados en términos corpusculares” es posible que los estudiantes de 12-13 años tengan dificultades específicas relacionadas con la necesidad de superar el nivel 3 (caracterizado por partículas y huecos entre las mismas) de la evolución cognoscitiva, para el que se exige el esquema operatorio que distingue entre Volumen total y Volumen

corpuscular total. Ahora bien, ¿en qué medida, nos preguntamos, los resultados están contaminados por las pequeñas muestras sometidas a estudio y/o por la intervención didáctica aplicada? Aunque evidentemente, carecemos de datos concretos para dar respuesta a esta pregunta, podemos aproximarnos a la respuesta utilizando los resultados de Benarroch (1998) en contraste con los nuestros. En su investigación, esta profesora utilizó en su muestra 7 estudiantes universitarios (estudios de maestro) y 7 estudiantes de 12-13 años (entre otros grupos de edad). Estos estudiantes fueron seleccionados a partir de un estudio piloto en el que se controlaron diversas variables. Los niveles explicativos alcanzados por estos estudiantes fueron los especificados en la Tabla 102, esto es, salvo en un estudiante (que fue seleccionado precisamente por excepcional en su grupo), los jóvenes de 12-13 años ocuparon el rango 1-3 con tendencia al límite inferior y los



universitarios ocuparon el rango 3-5 con tendencia al límite superior. Estas tendencias coinciden con las encontradas en este trabajo y corroboran nuestros resultados. Tabla 102. Niveles explicativos encontrados por Benarroch (1998) para los estudiantes de las mismas edades que en nuestro estudio.

NIVEL EXPLICATIVO

1 2 3 4 5 TOTAL

12-13 años 2 3 1 1 7 estudiantes

Universitarios 2 1 4 7 estudiantes

Otro aspecto que merece reseñarse es que no creemos que en la Didáctica de las Ciencias Experimentales debamos estar constantemente reinventando términos y paradigmas, sin utilizar lo que puede ser aprovechable de las investigaciones anteriores. Esto es, ahora que nos preocupan las competencias ¿Partimos de cero? ¿Qué ha ocurrido con las concepciones previas que ocuparon decenas de artículos durante más de treinta años? ¿Ya no son importantes? ¿Dónde están los esquemas operatorios piagetianos? ¿Han desaparecido? Pensamos que no se debe hacer tabula rasa con todo lo anterior y empezar de cero cada vez que aparece una moda.


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Anexo

CUESTIONARIO

Anexo 1. Cuestionario


Nombre: Edad:

TAREA Nº1

Si tienes una paleta de acuarelas, un pincel y un vasito A con agua.

1. ¿Podrías pintar de color sin el agua, esto es, únicamente con la acuarela y con el pincel? ¿Por qué?

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2. ¿Podrías pintar con la ayuda de otro líquido distinto al agua? ¿Por qué?

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3. Si mojas el pincel en el agua y compruebas que ahora sí pinta. ¿Qué hace el agua?

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4. Si limpias bien el pincel en un vasito B con agua. ¿La cantidad de color que tomaste con el pincel es la misma que hay ahora en el vasito? ¿Por qué?

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5. Imagina que tuvieras un microscopio tan potente que te permitiera ver en el interior del vasito. Dibuja lo que verías.

Ilustración 1. Agua con color

6. Si echas una gota de este vasito B en otro vasito C lleno de agua, ¿se pondría el agua de color? ¿Por qué?

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7. ¿Dónde está la gota de color?

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8. ¿Por qué no es visible?

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9. Dibuja cómo te imaginas que quedaría finalmente la gota de color en el interior del vaso con agua.



Ilustración 2. Gota de color en agua incolora

Si echas una gota de colorante líquido en un vaso A, con aproximadamente 50 ml con agua, a temperatura ambiente, otra gota en otro vaso B con la misma cantidad de agua caliente y otra gota en otro vaso C con la misma cantidad de agua fría.

10. ¿Qué ocurría en cada vaso? ¿Por qué?

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11. Imagina lo que verías en cada vaso antes y después de agitar si tuvieras un microscopio tan potente que te lo permitiera. Dibújalo.

Ilustración3. Echamos una gotita del colorante en agua a temperatura ambiente

Ilustración 4. Echamos una gotita del colorante en agua caliente

Ilustración 5. Echamos una gotita del colorante verde en agua fría



TAREA Nº2

Coloca agua destilada en un tubo hasta más o menos la mitad de su capacidad total y con bastante cuidado adiciona alcohol. Deja un pequeño espacio en la extremidad superior del tubo, suficiente para introducir un tapón y que quede un pequeño espacio de aire. Marca el nivel de la mezcla y ciérralo bien.

1. ¿Variarán las cantidades de alcohol y agua si agitamos el tubo? ¿Por qué?

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2. ¿Se modificará el peso del tubo si lo agitamos? ¿Por qué?

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3. ¿Cambiará la altura de líquido en el tubo cuando lo agitemos? ¿Por qué?

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4. Observa lo que ocurre después de agitar el tubo y justifícalo.

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5. Imagina lo que verías en el interior del tubo si tuvieras un microscopio tan potente que te lo permitiera. Dibújalo.

Ilustración 6. Agua y alcohol

6. Si repitieras el proceso anterior pero adicionando agua coloreada y alcohol coloreado. ¿Crees que si agitamos este tubo ocurrirá lo mismo que antes? ¿Por qué?

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alcohol

agua

Se agita



7. Imagina lo que verías en el interior del tubo si tuvieras un microscopio tan potente que te lo permitiera, antes y después de agitarlo. Dibújalo.

Ilustración 7. Alcohol coloreado y agua coloreada

TAREA Nº3

1. ¿Cambiará el peso de un globo si lo inflamos? ¿Por qué?

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2. Si aprietas el globo reduciendo el lugar ocupado por el aire. Imagina lo que verías en el interior del globo, si tuvieras un microscopio tan potente que te lo permitiera, antes y después de apretarlo. Dibújalo.

Ilustración 8. Globo

3. ¿Cambia el peso del globo cuando lo apretamos? ¿Por qué?

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4. ¿Sería posible reducir totalmente el espacio ocupado por el aire? ¿Por qué?

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Si reduces el volumen de aire en una jeringa tapada por su extremo, empujando el émbolo.

5. Imagina lo que verías en la jeringa, si tuvieras un microscopio que te lo permitiera, antes y después de empujar el émbolo. Dibújalo.

Ilustración 9. Jeringa

Se aprieta



¿Crees que también se puede reducir el espacio si estuviera ocupado por agua? ¿Por qué?

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6. Imagina cómo verías el aire y el agua si tuvieras un microscopio que te lo permitiera. Dibújalo.

Ilustración 10. Jeringas con aire y jeringa con agua

Al introducir cobre y ácido nítrico en un matraz quitasatos conectado a una jeringa (ver dibujo) se obtiene un gas rojizo de dióxido de nitrógeno. Si se extrae gas con la jeringa:

7. Dibuja cómo verías el interior del matraz con un microscopio que te lo permitiera, antes y después de sacar el gas rojizo del mismo.

Ilustración 11. Matraz con gas rojo

8. Dibuja cómo verías el vapor rojizo del interior de la jeringa antes y después de sacar el émbolo.

Ilustración 12. Jeringas con gas rojo


Anexo

PROPUESTA DE

ENSEÑANZA

Anexo 2. Propuesta de Enseñanza


Nombre y apellido: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Fecha de nacimiento: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

TAREA 1: PROPIEDADES MACROSCÓPICAS DE SÓLIDOS, LÍQUIDOS Y GASES

1. Observa el dibujo siguiente y nombra una lista de materiales que allí se

encuentren, tratando de seleccionar la mayor variedad posible de sustancias.

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2. Confecciona un listado común con los aportes de tus compañeros que cuente

con un mínimo de diez materiales.

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3. Completa la siguiente tabla clasificando los materiales seleccionados según el estado en que se encuentre la materia (sólido, líquido y gas).

Material Estado sólido Estado líquido Estado gaseoso



4. Especifica las características que en cada estado tuviste en cuenta para la clasificación.

Estado Características

Sólido

Líquido

Gas

5. Discute las características de cada estado con tus compañeros y completa

nuevamente la tabla

Estado Características

Sólido

Líquido

Gas

6. Si modificaste alguna característica en la segunda tabla indica el motivo

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7. Completa la siguiente tabla para cada estado de la materia, marcando con una

cruz la propiedad que les corresponda.

Estado Pesan Ocupan lugar en el espacio

Tienen forma propia

Toman la forma del recipiente

Sólido

Líquido

Gas

8. Indica cómo podrías demostrar las respuestas de cada columna utilizando los materiales que te proporcionará el profesor. Una vez realizadas las experiencias escribe lo que observaste en cada una en “resultado”.

Estado Experiencias para demostrar que pesan

Sólido

Resultado:

Líquido

Resultado:



Gas

Resultado:

Estado Experiencias para demostrar que ocupan lugar en el espacio

Sólido

Resultado:

Líquido

Resultado:

Gas

Resultado:

Estado Experiencia para demostrar la forma propia o del recipiente

Sólido

Resultado:

Líquido

Resultado:

Gas

Resultado:



9. Discute con tus compañeros los resultados de las experiencias.

10. Completa nuevamente la tabla. Si has modificado alguna respuesta justifícalo.

Estado Pesan Ocupan lugar en el espacio

Tienen forma

propia

Toman la forma del recipiente

Justificación

Sólido

Líquido

Gas

11. A partir de las respuestas anteriores selecciona las propiedades comunes a todos los estados de la materia.

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TAREA 2: MODELO CINÉTICO CORPUSCULAR PARA GASES

1. Con los aportes de todos los integrantes del grupo deberán dar las

características (forma, tamaño, material, etc.) del objeto que se encuentra dentro de la caja que se les entregará e imaginen qué objeto se encuentra en ella.

Características: - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Objeto: - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

2. Averigüen qué modelos de objetos propusieron en los otros grupos.

3. Abran las cajas y verifiquen los objetos y comenten los resultados.

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4. Comenta con tus compañeros si la actividad 1 tiene alguna relación con la que

realizan los científicos y escribe las conclusiones.

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5. En la figura se muestra un matraz con aire en su interior, herméticamente tapado y conectado con una jeringa.



Si retraes el émbolo de la jeringa ¿qué parte del matraz se queda sin aire? Justifica tu respuesta.

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6. Si tuvieras unos lentes mágicos que te permitieran ver el aire contenido en el

matraz, dibuja cómo lo verías antes y después de la succión.

Antes de la succión Después de la succión

7. Si se obstruye la salida de aire de una jeringa y se empuja el émbolo puedes observar que el aire se comprime. ¿Qué hace que el aire sea compresible?

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8. Discute con tus compañeros la justificación de la pregunta anterior y con la ayuda del profesor traten de formular una respuesta en común. Escríbela a continuación

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9. ¿Hasta dónde se puede comprimir el aire de la jeringa? ¿Por qué ocurre así?

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10. Si se deja de presionar el émbolo ¿Qué pasará? ¿Por qué?

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11. Con los aportes de tus compañeros y la ayuda del profesor formula una respuesta en común.

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12. En la figura se han representado las partículas de aire en un recipiente tapado.

1- ¿Por qué no caen las partículas en el fondo del recipiente?

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2- Comenta la respuesta con tus compañeros.

3- ¿Consideras que debes modificar o completar la respuesta 5? ¿En qué?

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TAREA 3: MODELO CINÉTICO CORPUSCULAR PARA LÍQUIDOS Y SÓLIDOS

1. ¿Piensas que los líquidos y los sólidos tienen las mismas características y comportamiento de los gases? Completa la tabla con las diferencias y

semejanzas.

Estados Diferencias Semejanzas

Gas y líquido

Gas y sólido

2. a) Elabora la respuesta a la siguiente pregunta: Si mezclas dos volúmenes de

líquidos (agua y alcohol), ¿es el volumen total la suma de los volúmenes iniciales?

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b) Realiza la experiencia e interpreta lo que observas respecto a los volúmenes.

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3. a) Si llenas una jeringa con agua, desalojas el aire que pueda haber quedado dentro y obstruyes la salida, ¿puedes empujar el émbolo? ¿por qué?

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b) Con la ayuda de los compañeros y el profesor elabora una respuesta en

común.

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4. a) ¿Consideras que los líquidos se dilatan cuando se calientan y se contraen cuando se enfrían?

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b) Observa lo que ocurre con el agua y el alcohol contenidos en sendos erlenmeyer cuando se calientan y se enfrían. Analiza e interpreta los resultados.

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c) Discute con el resto de tus compañeros la respuesta para llegar a una interpretación en común.

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d) Analiza cómo funcionan los termómetros de mercurio. ¿Piensas que las

partículas del líquido que contienen se comportan igual que las de los gases? ¿Por qué?

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d) Comenta con el resto de los compañeros la respuesta para llegar a una

interpretación en común respecto a la estructura de los líquidos.

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f) En el siguiente cuadro dibuja cómo te imaginas la estructura de los líquidos

5. a) ¿Piensas que los sólidos pueden comprimirse? ¿Por qué?

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b) Con la ayuda de los compañeros y el profesor elabora una respuesta en común.

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c) En el siguiente cuadro dibuja cómo te imaginas la estructura de los sólidos



6. a) Si disolvemos un sólido en un líquido, ¿es el volumen total la suma de los volúmenes iniciales? ¿Por qué?

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b) Realiza la experiencia e interpreta lo que observas respecto a los volúmenes.

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c) Observa la preparación de una mezcla de bolitas y arena y comenta si encuentras alguna relación con la experiencia anterior.

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d) Comenta con el resto de los compañeros tu respuesta para llegar a una interpretación en común y escríbela.

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7. Responde nuevamente las actividades 2.a), 3.a), 4.a), 5.a) y 6.a). Justifica las

modificaciones que hiciste respecto a las respuestas anteriores.

Actividad Respuesta Justificación

2.a)

3.a)

4.a)

5.a)

6.a)



8. Representa la estructura corpuscular de los tres estados de la materia, respetando las distancias entre las partículas.


Anexo

CATEGORÍAS EMPÍRICAS

DE LOS ESTUDIANTES

DE 12-13 AÑOS

Anexo 3. Categorías Empíricas de los Estudiantes de 12-13 años




1.1. Dan explicaciones en el nivel de

legalidad. No hay ninguna intención de concebir microscópicamente

El agua va ablandando la pintura y lo hace mojándola, disolviéndola, etc. E7B

El agua va poniendo blandita la acuarela y la va sacando. E9A, E15A, E18A, E28A

El agua va sacando poco a poco el color de la acuarela. E8B

El agua hace que pinte la acuarela. E20A, E23A

El agua humedece la acuarela y se produce la pintura. E1A, E22A

El agua humedece la acuarela. E6A, E8A, E10A, E12A, E14A, E16A, E17A, E25A, E26A, E27A, E30A

El agua moja la acuarela y el color se queda en el pincel y si se pasa el pincel por la hoja queda el color en la hoja. E2A

El agua moja la acuarela. E3A, E4A, E11A, E13A, E24A,

El agua moja la acuarela y logra que se convierta en un líquido de color. E5A, E10B

El agua ayuda a que la acuarela pueda pintar bien y prolijo. E7A

El agua moja la acuarela y hace que se pueda extender. E31A, E5B

El agua diluyó la acuarela y la convirtió de estado sólido en líquido. E11B

El agua diluyó la acuarela. E19A, E12B

1.2. Dan explicaciones macroscópicas más elaboradas. Sigue sin haber intención de concebir el proceso microscópicamente

El agua entra por las grietas de la acuarela. E1B, E15B, E16B, E22B, E27B

El agua entra por las esquinas de la acuarela.. E4B, E17B

El agua entra por los lados y por el centro de la acuarela. E13B

La pintura se desintegra con el agua. E2B, E6B, E9B, E23B, E25B

El agua se entrevera con la acuarela y hace que pinte. E21A

Al hacer contacto y mezclarse la acuarela con el agua puede pintar. E29A, E3B, E18B, E19B, E26B, E28B, E31B

1.3. Dan explicaciones microscópicas que incluyen una acuarela como polvo compacto

El agua convierte la acuarela de estado sólido a estado líquido “soltando” sus átomos. E21B

El agua disuelve la parte de la acuarela donde toca, esto es, algún elemento de la acuarela pasa al agua. E14B

El agua separa el polvo que forma la acuarela. E20B, E24B

El agua disuelve la acuarela mezclándose con el agua. E29B, E30B





1.4 PIN Capacidad de relación (grosor del pelo del pincel, nº de pelos, superficie de contacto)

2.1. No intentan relacionar o, si lo intentan no lo consiguen, los elementos de la cadena: grosor del pelo- nº de pelos- superficie. Ambos (el pincel de pelo fino y el grueso)

extraen la misma cantidad de agua porque son iguales. E9A

El pincel de pelos gruesos es mejor porque chupa más pintura, al tener los pelos más gruesos. E2A, E7A, E10A, E11A, E18A, E25A, E29A

El pincel de pelo fino es mejor porque a lo mejor con el grueso nos salimos (de los límites pintados). E3A, E12A, E13A, E19A, E31A

El pincel de pelo grueso es mejor porque lleva más cantidad de agua y de pintura, al ser más grueso. E6A, E23A, E24A, E27A, E28A, E30A

El pincel de pelo fino es mejor porque deja los trazos más finos. E4A, E5A, E20A, E26A

El pincel de pelo fino es mejor porque puedo pintar mejor los bordes. E1A, E8A, E14A, E15A

El pincel de pelo fino es mejor porque pinta más prolijo. E16A, E17A, E21A, E22A

2.2. Buscan hacer relaciones parciales dentro de la cadena grosor del pelo

= > nº de pelos, = >superficie de contacto. Dichas relaciones son incorrectas El pincel “grueso” es mejor porque tiene más

pelos. E4B, E10B, E11B, E12B, E13B, E15B, E23B, E26B, E28B, E31B

El pincel de pelos gruesos es mejor porque tiene más superficie. E1B, E3B, E5B, E7B, E16B, E17B, E19B, E22B

El pincel de pelo grueso es mejor porque tiene más pelos. E8B

2.3. Hacen relaciones parciales dentro de la cadena grosor del pelo= > nº de pelos, = >superficie de contacto. Dichas relaciones son correctas. E2B, E6B, E9B, E14B, E18B, E25B, E27B, E30B 2.4. Hacen la cadena de relaciones correctamente El pincel de pelo fino es mejor porque tiene

más pelos y por lo tanto más superficie total que el de pelo grueso. E20B

El pincel de pelo fino es mejor porque tiene más sitio entre los pelos y así saca más pintura. E21B, E24B, E29B






3.1. Dominados por la percepción. Hacen dibujos que se corresponden enteramente con la misma Modelo 1: Continuo amarillo-manchas: Dibujo

donde aparecen zonas amarillentas con distinta intensidad, que incluso pueden llegar a ser transparentes. Representa el agua más o menos coloreada, según la intensidad de la zona E5A, E7A, E8A, E11A, E12A, E13A, E15A, E17A, E26A, E27A, E28A, E31A

Modelo 2: Continuo amarillo: Dibujo donde el amarillo se distribuye uniformemente por toda la gota. E16A, E23A

3.2. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que no se corresponden enteramente con ella Modelo 3: Continuo amarillo-puntos amarillos

de acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo amarillo que representa el agua coloreada, destacan puntitos que simbolizan los “trocitos de acuarela sin llegar a disolverse” E14A, E19A, E22A, E7B, E8B, E11B, E13B, E15B, E16B, E17B, E19B, E22B, E23B, E31B

Modelo4: Continuo amarillo-puntos amarillos de agua y acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo amarillo que representa el agua coloreada, destacan puntitos que simbolizan partículas de acuarela”. E25A

3.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes Modelo5: Continuo transparente-puntos

amarillos de agua y acuarela: Dibujo donde,

sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntitos amarillos que representan las “partículas del agua que han agarrado la acuarela”. E9A, E24A, E30A, E12B, E18B

Modelo 6: Continuo transparente-puntos diversos de “cosas que pueden estar en el agua”: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntos de distintas formas que representan “las partículas de todo lo que puede estar en el agua” (oxígeno, hidrógeno, microorganismos, cloro, partículas de acuarela) E1A, E2A, E3A, E4A, E10A, E18A, E20A, E29A, E1B, E2B, E3B, E5B, E24B, E25B, E26B

Modelo 7: Continuo transparente-puntos amarillos de acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntos amarillos que representan “las partículas de acuarela”. E6A, E21A, E4B, E6B, E9B, E10B, E14B, E21B, E27B, E28B, E30B


la acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo indeterminado, aparecen puntos que representan las partículas del agua y otros puntos que representan las de acuarela. En los huecos se puede concebir que: - no hay huecos. E20B, E29B




UN SÓLIDO GRANULAR



4.1. Dominados por la percepción, hacen dibujos que se corresponden enteramente con lo que perciben. La conservación de la cantidad de sustancia no les lleva a la necesidad de pintar la acuarela cuando todo se ve transparente. A pesar de reconocer que hemos echado algo de amarillo, Está conforme con hacer un círculo blanco

para la ilustración 2 y continuos amarillos (Modelo 2) para las ilustr. 1 y 4. E25A, E29A

Continúa utilizando el Modelo 1 (Continuo amarillo-manchas) para todas las ilustraciones E5A, E7A, E8A, E11A, E12A, E13A, E16A, E17A, E26A, E27A, E28A, E31A

4.2. Aún dominados por la percepción, hacen dibujos que no se corresponden enteramente con la misma. La conservación de la cantidad de sustancia les lleva a la necesidad de pintar amarillo cuando se ve transparente. Hace continuos amarillos manchados (Modelo

1) para todas las ilustraciones, incluso para la 2. E15A

Hace continuos amarillos (Modelo 2) para todas las ilustraciones, incluso para la 2. E23A

Pone puntos de acuarela sobre un fondo amarillo para la ilustración 1 (Modelo 3) y deja sólo los continuos amarillos (Modelo 2) para el resto de las ilustraciones (“sólo hay trocitos de acuarela sin disolver en el vaso A porque en los demás hay muy poco y ya está disuelto”). E14A

Modelo 4(continuo amarillo - puntos amarillos de agua y acuarela) para todas las ilustraciones. E18A, E30A

4.3. En un principio, no transforman nada los datos pero la contraprueba les lleva a hacerlo en mayor o menor extensión corrigiendo su ilustración 1 Comienzan haciendo continuo transparente-

puntos diversos de “cosas que pueden estar en el agua”: (Modelo 6): pero continúan con

puntos amarillos de acuarela sobre un fondo de agua transparente (Modelo 7) corrigiendo la ilustración 1 con este nuevo modelo. E1A, E2A, E3A, E4A, E6A, E10A, E20A, E5B

Comienzan haciendo continuo transparente-puntos amarillos de agua y acuarela (Modelo5) pero continúan con puntos amarillos de acuarela sobre un fondo de agua transparente (Modelo 7) corrigiendo la ilustración 1 con este nuevo modelo. E9A, E24A, E12B, E18B

Comienza haciendo continuo amarillo-puntos amarillos de acuarela (Modelo 3) y continúa con el Modelo 4(continuo amarillo - puntos amarillos de agua y acuarela) para todas las ilustraciones. E19A, E22A, E7B, E8B, E11B, E13B, E15B, E16B, E17B, E19B, E22B, E23B, E31B

4.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer dibujos con fondos transparente con puntos amarillos “aunque a simple vista lo veamos todo amarillo Sigue utilizando el Modelo 6 (continuo

transparente – puntos diversos de cosas que están en el agua) para todas las ilustraciones. E1B, E2B, E3B, E24B, E25B, E26B

Siguen utilizando el Modelo 7 (continuo transparente – puntos amarillos para la acuarela) para todas las ilustraciones. E21A E4B, E6B, E9B, E10B, E14B, E21B, E27B, E28B, E30B

4.5. Desde un principio transforman en cierta medida los datos perceptivos, pero esa capacidad de transformación evoluciona con la contraprueba lo que les lleva a corregir sus primeros dibujos 4.6. Desde un principio, transforman los datos perceptivos, incluso para el fondo transparente del agua. Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para

la acuarela – fondo lleno) para todas las ilustraciones. E20B, E29B.







5.1. Dominados por la percepción. Hacen dibujos que corresponden con la misma. Realizan dibujos continuos verdes (Modelo 2)

para el agua caliente, y continuos manchados de verde (Modelo 1) para el agua templada y fría. Representan en todos los casos el agua más o menos coloreada, según la intensidad de la zona. E4A, E5A, E6A, E7A, E8A, E11A, E15A, E16A, E18A, E19A, E20A, E23A, E25A, E28A, E29A, E31A

Realizan dibujos continuos verdes (Modelo 2) independientemente de la temperatura, por estar eligiendo zonas pequeñas manchadas de verde. E12A, E13A, E14A, E17A, E26A, E27A

5.2. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que deducen de la transformación. Realizan dibujos continuos manchados de

verde (Modelo 1), independientemente de la temperatura y de la percepción, considerando que el microscopio probablemente vería zonas blancas aunque aparentemente lo vea todo verde. E1A, E2A, E9A, E22A, E24A

Realizan dibujos continuos verdes (Modelo 2) para el agua caliente, pero pasan a hacer dibujos donde representan puntos verdes de colorante que no se han disuelto en el seno de un continuo verde (Modelo 3) para el agua fría y para el agua templada. E10A, E5B, E7B, E8B, E13B, E15B, E23B, E25B, E26B, E31B

5.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes de agua. Cambia el Modelo 3 (fondo continuo,

partículas de acuarela) por dibujos con fondo transparente y puntos verdes de agua y colorante (Modelo 5). El número de puntos aumenta al aumentar la temperatura. E3A, E30A, E11B, E16B, E17B, E19B, E22B

Mantiene el esquema de dibujar sobre un fondo transparente y puntos verdes de agua y colorante (Modelo 5). Este mismo esquema es utilizado independiente de la temperatura del agua. E12B

Mantiene el esquema de dibujar sobre un fondo transparente representando al agua, formas diversa que representan “todas las cosas que pueden estar en el agua” y también partículas de colorante verde (Modelo 6). Este mismo esquema es utilizado independiente de la temperatura del agua. E1B, E2B, E3B, E18B, E24B

Mantienen su Modelo 7 utilizado ya en la disolución de sólido granular, realizando dibujos donde, sobre un fondo transparente de agua, destacan puntos verdes que representan “las partículas de colorante” E21A, E4B, E6B, E9B, E10B, E27B, E28B, E30B

5.4. La necesidad les lleva a hacer dibujos donde hay también transformación para el fondo de agua Por primera vez hacen dibujos donde

consideran necesario transformar el fondo que pasa de ser agua a algo más indefinido para explicar la diferencia de comportamientos con la temperatura. Pasan por tanto, de tener un Modelo 7 (fondo de agua – puntos de colorante) a tener un Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para el colorante – algo). El fondo de todas esas partículas puede ser concebido: - lleno de más agua. E14B, E21B

Mantienen su esquema anterior de considerar la disolución como formada por partículas de agua – partículas de colorante – algo (Modelo 8). El fondo de todas esas partículas puede ser concebido: - sin huecos. E20B, E29B

5.5. La necesidad y/o el conocimiento previo les lleva a admitir el espacio vacío.






1.15-1.17 TEM Soluto líquido/Disolvente a distintas temperaturas/Explicación verbal

6.1. La explicación no pasa de ser una descripción de los hechos observados (Nivel de legalidad exclusivamente). Al aumentar la temperatura el color se

difumina más, el color pesa más. En el agua caliente el color se diluye más.

E4A, E14A, E15A, E19A, E22A, E23A, E24A, El agua caliente facilita que se disuelva el

colorante. E5A, E6A, E20A, E29A En agua caliente se colorea más rápido E1A,

E3A, E7A, E8A, E10A, E11A, E12A, E13A, E21A, E25A, E26A, E27A, E30A

En agua caliente se disuelve más cantidad de color E2A, E9A, E16A, E17A, E18A, E28A, E31A

6.2. Se da una explicación causal que puede ser más o menos válida, pero que permanece en el plano macroscópico (nivel macroscópico exclusivamente) El calor hace que el colorante se extienda

más rápido. E1B El calor hace que el colorante se extienda

más rápido y vaya soltando el tinte (color). E8B, E17B, E19B, E22B

El calor hace que la gota de colorante se extienda más rápidamente. E2B, E3B, E4B, E12B, E23B, E26B, E31B

El calor hace que la gota se mueva más y deje mejor color. E13B, E15B, E16B

El calor hace que la gota de colorante se reparta mejor. E5B, E7B, E9B, E10B, E11B


divida más rápidamente. E6B, E14B, E18B, E20B, E21B

La gota se divide en partículas. El número de partículas aumenta con la temperatura. E24B

La gota de colorante se divide más pronto con el calor. E25B, E27B, E28B, E29B, E30B

6.4. La explicación se fundamenta tanto en las partículas del agua como en las del colorante (Nivel explicativo macroscópico-1) 6.5. La explicación se fundamenta en las partículas del agua exclusivamente. No obstante, no coincide con la interpretación académicamente aceptada (Nivel explicativo microscópico 2) 6.6. Las explicaciones se fundamentan en la velocidad de las moléculas del agua. Esta explicación es aceptada académicamente (Nivel explicativo microscópico 3)





2.1 – 2.4 ALA Disolución líquido-líquido con disminución del volumen aparente/previsiones del peso y de la altura al agitar

7.1. Imaginan que al agitar el alcohol y el agua quedará todo mezclado… Las previsiones de la altura y el peso indican generalmente una indiferenciación de estos conceptos. La mezcla será más grande y más pesada.

E10A 7.2. Piensan que al agitar el alcohol y el agua se quedará todo mezclado y se producirá un calentamiento de la mezcla y una dilatación. La altura aumenta y el peso no cambia. 7.3. La experiencia les evoca la mezcla de dos líquidos inmiscibles, tales como aceite y agua. Prevén el mismo peso y la misma altura. El agua es más densa y quedará abajo. E1A,

E12A, E13A, E18A, E20A, E29A, E10B El alcohol es más denso y quedará abajo.

E26A, E27A, E30A 7.4. La experiencia les evoca la mezcla normal de dos líquidos miscibles. Prevén el mismo peso y la misma altura. Quedará todo mezclado con el mismo peso y

la misma altura. E2A, E19A, E3A, E4A, E5A,

E7A, E8A, E9A, E16A, E22A, E23A, E25A, E28A, E31A

Van a ser iguales ya que la presión y la temperatura no cambian. E24A

No cambian porque al ser igual la presión no va a modificar las cantidades de cada uno Porque el tubo se encuentra cerrado y no libera nada al exterior. E14A, E15A

Porque al estar tapado el alcohol no se evapora. E11A, E17A

Porque se han mezclado pero las cantidades siguen siendo las mismas E6A, E21A

7.5 Hacen una previsión coincidente con lo que sucederá, considerando que todo quedará mezclado con el mismo peso pero menor altura, El alcohol bajará, disminuye la altura…pero el

peso no cambia. E1B, E2B, E3B, E4B, E5B, E6B, E7B, E8B, E9B, E16B, E17B, E18B, E22B, E23B, E25B, E30B.

Las partículas de alcohol bajan…se meten entre las del agua. E11B, E13B, E15B, E19B, E24B, E26B, E27B, E31B

Surgen enlaces entre las partículas de agua y de alcohol. E20B, E21B, E29B

El alcohol se evapora por el calor que genera la agitación. E12B

El alcohol cambia de estado, pasa a gas. E14B, E28B.



MÓDULO DIFERENCIACION PESO - ALTURA


2.7 – 2.8 PAL Predicción del peso al observar una disminución del volumen en la mezcla del alcohol y del agua

8.1. No conservan el peso, bien porque carezcan de esta capacidad o bien porque se dejan llevar por la perturbación. Disminuirá porque ahora hay menos cantidad

E10A, AE26 BE10 8.2. Conservan el peso, a pesar de la perturbación, utilizando el mecanismo de la identidad de sustancia. El peso no cambiará porque no entra ni sale

nada. E1A, E4A, E5A, E6A, E7A, E11A, E12A, E14A, E15A, E16A, E17A, E18A, E20A, E21A, E22A, E25A, E27A, E28A,

E30A, E31A, E1B, E2B, E3B, E4B, E5B, E6B, E7B, E8B, E9B, E11B, E12B, E14B, E15B, E16B, E17B, E18B, E19B, E22B, E23B, E24B, E25B, E27B, E28B, E30B, E31B

No cambia porque es la misma cantidad de partículas E20B, E21B, E29B

No porque no aumenta el volumen de la sustancia E2A, E3A, E8A, E9A, E13A, E23A, E24A, E29A

No cambia porque la presión y la temperatura no varía E19A, E13B, E26B





2.5, 2.6, 2.9, 2.10 y

2.11



9.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de legalidad.

Hacen círculos continuos tanto para el alcohol como para el agua (a veces introducen pompas o burbujas visibles de alcohol, que no intervienen en el proceso). No hay explicación o ésta consiste en considerar “que el alcohol se va para abajo” E4A, E7A, E8A, E16A, E17A, E18A, E19A, E23A, E24A, E25A, E29A.

9.2. Aún dominados por la percepción, aprovechan algún elemento de la misma para dar una explicación a la disminución de altura Dibujan el agua “como un continuo de agua

con huecos de oxígeno” y el alcohol como un “continuo de alcohol”. Al mezclarlos consideran que el alcohol se mete en los huecos de oxígeno y éste se va para arriba. E1A, E11A, E28A

Dibuja el agua como un “continuo de agua con huecos vacíos” y el alcohol como un “continuo de alcohol y burbujas” (que intervienen en el proceso). Al mezclarlos el alcohol se mete en los huecos vacíos del agua. E2A, E3A, E12A, E13A, E7B

Dibuja el agua como un “continuo de agua” y el alcohol como un “continuo de alcohol con pompitas vacías”. Al mezclarlos las pompitas vacías de alcohol se llenan de agua. E14A

Dibuja el agua como un “continuo de agua con burbujas huecas” y el alcohol como un “continuo de alcohol con burbujas huecas”. Algunas burbujas explotan al agitar el tubo. E10A, E15A, E20A, E27A, E8B, E25B

9.3. Hay cierta transformación de los datos, aunque ésta no sea lo suficientemente elaborada como para constituir un sistema explicativo. Por tanto no hay explicación o al menos no se sabe reaccionar ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura.

Dibuja el agua como “gotitas de agua en un fondo de agua” y el alcohol como “los componentes del alcohol en un fondo de agua” (ambos se diferencian sólo en sus componentes). En la mezcla están las gotitas de agua y los componentes del alcohol en un fondo de agua. E5A, E22A, E26A, E31A

Dibuja el agua como “partículas de agua en un fondo de agua” y el alcohol como “partículas de alcohol en un fondo de alcohol”. En la mezcla están las partículas del agua y del alcohol mezcladas en un fondo de agua y alcohol. E6A, E9A, E21A, E30A, E1B, E2B, E3B, E4B, E5B, E10B, E11B, E12B, E13B, E14B, E15B, E16B, E17B, E18B, E19B, E22B, E23B, E24B, E26B, E27B, E28B, E30B, E31B


agua” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo de alcohol”. Al agitar las partículas del alcohol se meten dentro de los huecos del agua. E9B, E20B

Dibuja el agua con “partículas de agua en un fondo de agua más disuelta” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo de alcohol más disuelto”. Al agitarlos, algunas partículas de alcohol quedan absorbidas dentro de las del agua E6B, E21B, E29B

9.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer un modelo común para ambas sustancias que además les permite dar una explicación a la disminución de la altura. Hay resistencia a la admisión del vacío absoluto. 9.6. La necesidad de explicar la experiencia les lleva, por primera vez, a admitir espacios vacíos entre las partículas. 9.7. Explican la experiencia con un modelo previamente construido antes de la entrevista o durante la misma.



MÓDULO PREDICCIÓN DE LA MEZCLA DEL AGUA Y DEL

ALCOHOL COLOREADOS



10.1. No ocurre lo mismo: el peso no cambia pero la altura ya no baja o baja menos. El color hace de barrera para que el agua

entre y pueda romper las burbujas huecas de alcohol. Puede que exploten algunas y entonces bajará un poco. E20A

La pintura ocupa el lugar del oxígeno (huecos recién concebidos en el seno del agua continua – o en el seno del agua y del alcohol). E11A

Algunas burbujas (vacías en el seno de continuos) están llenas de colorante y bajará menos la altura. E19A

El colorante llena los huecos (acaba de concebirlos como vacíos) de las de agua y ya no pueden volver a ocuparse con las de alcohol. E12A, E23A

El colorante ocupará los huecos recién construidos del alcohol y del agua y bajará menos altura. E16A

La altura aumenta porque se introduce otra cantidad de materia. E4A, E22A, E26A, E5B

La altura aumentará porque estoy agregando otro reactivo (sustancia). E5A, E7A, E8A, E10A, E10B

10.2. Sí ocurre lo mismo: el peso no cambia y la altura baja lo mismo. E1A, E2A, E3A, E6A, E9A, E13A, E14A, E15A, E17A, E18A, E21A, E24A, E25A, E27A, E28A, E29A, E30A, E31A, E1B, E2B, E3B, E4B, E6B, E7B, E8B, E9B, E11B, E12B, E13B, E14B, E15B, E16B, E17B, E18B, E19B, E20B, E21B, E22B, E23B, E24B, E25B, E26B, E27B, E28B, E29B, E30B, E31B



MÓDULO REACCIÓN ANTE LA MEZCLA DEL AGUA Y DEL

ALCOHOL COLOREADOS



11.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos o es una explicación de compromiso. Hacen círculos continuos coloreados tanto

para el alcohol azul como para el agua roja y para la mezcla (aunque a veces, ponen encima pompas o burbujas visibles de alcohol, que no intervienen en el proceso). No hay explicación o ésta se limita a considerara que el alcohol se va para abajo y así baja la altura (como si se comprimiera) E19A

Hacen círculos continuos coloreados tanto para el alcohol azul como para el agua roja y para la mezcla (aunque a veces, ponen encima pompas o burbujas visibles de alcohol, que no intervienen en el proceso). Hay explicación de compromiso. E1A, E2A, E3A, E4A, E7A, E8A, E16A, E17A, E18A, E20A, E24A, E25A, E26A, E28A, E29A

11.2. Aún dominados por la percepción, aprovechan algún elemento percibido para dar una explicación a la disminución de la altura. E23A Conciben el agua como “un continuo de

agua roja con huecos de oxígeno” y el alcohol como “un continuo de alcohol azul”. Al mezclarlos, consideran que el alcohol azul se mete en los huecos de oxígeno y que éste se va para arriba. E11A

Conciben el agua como “un continuo de agua roja con huecos vacíos” y el alcohol como “un continuo de agua azul con burbujas” (éstas últimas no intervienen en el proceso). Al mezclarlos el alcohol azul se mete en los huecos vacíos del agua. E10A, E13A, E7B

Conciben el agua como “un continuo de agua roja” y el alcohol como “un continuo de alcohol azul con pompitas vacías”. Al mezclarlos, las pompitas vacías del alcohol se llenan de agua roja. E19B

Conciben el agua como “un continuo de agua roja” y el alcohol como “un continuo de alcohol azul con burbujas huecas”. Al agitar, algunas burbujas explotan. E14A

Conciben el agua como “un continuo de agua roja con burbujas huecas” y el alcohol como “un continuo de alcohol azul con burbujas huecas”. Al agitar, algunas burbujas se rompen. E12A, E15A, E27A, E8B, E25B

11.3. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que deducen de la transformación. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos, no reaccionando ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura. Concibe el agua con “partículas rojas de

colorante y un continuo de agua roja” y el alcohol con “partículas azules de colorante en un continuo de alcohol rojo”. En la mezcla están todas las partículas de colorante en el fondo del agua roja y del alcohol azul. La explicación consiste en decir que el alcohol baja y así ocupa menos. E1B, E3B, E13B, E15B, E16B, E29B

Concibe el agua con “partículas rojas de colorante en un fondo de agua roja” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. En la mezcla las partículas de alcohol azul se meten dentro de rojas de agua. Los fondos mezclados de agua roja y alcohol azul. E22A, E31A, E2B, E4B, E10B, E11B, E24B, E26B

Concibe el agua con “partículas de agua y fondos vacíos” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. Al agitar las partículas de alcohol se meten en los huecos de las partículas del agua roja. El fondo queda de alcohol azul. E6A, E30A, E12B

Concibe el agua con “partículas rojas en un fondo de agua roja” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. En la mezcla las partículas se mezclan y los fondos también. No hay explicación a la disminución de altura, o, al menos, no hay reacción ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura. E9A, E21A, E17B, E18B, E23B, E27B, E28B, E30B, E31B

11.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar modelos con fondos transparentes. No hay explicación o ésta recurre a respuestas de compromiso o a artificios. Concibe el agua con “partículas rojas de

colorante en un fondo de agua” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol”. Al agitar las partículas de



colorante se llenan de agua. Los fondos se mezclan. E5B, E21B

Conciben el agua con “gotitas de agua y partículas de colorante rojo en un fondo de agua” y el alcohol con los “componentes del alcohol y las partículas del colorante azul en un fondo de agua”. Al agitar todas las partículas quedan mezcladas y el fondo de agua. No hay explicación. E5A

Concibe el agua con “partículas de agua roja en un fondo de agua” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol”. En la mezcla todas las partículas se mezclan y los fondos también. No hay explicación. E6B, E14B, E20B

Conciben el agua con “partículas de colorante rojo en fondo de agua” y el

alcohol con “partículas de colorante azul en un fondo de alcohol”. En la mezcla todas las partículas se mezclan y los fondos también. No hay explicación. E9B, E22B

11.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar un modelo común para ambas sustancias que además les permite dar una explicación a la disminución de la altura. Hay resistencia a la admisión del vacío absoluto (fondos de gas o de sustancia etérea 11.6. La necesidad de explicar la experiencia les lleva a seguir admitiendo espacios vacíos entre las partículas (ya se concebían en la mezcla de alcohol y agua).





3.1, 3. 2 PAI Peso del aire en el interior de un globo/ Predicciones y reacción ante la constatación de una balanza/

Explicaciones verbales.

12.1. No concibe el peso del aire. Antes y después de la constatación empírica. Piensa que la causa del incremento de la medida de la balanza es el aumento del volumen del globo. Antes y después predice que la balanza

marcará más pero no porque el aire en el interior pese, sino porque es más grande. Insiste en que el aire no pesa. E6A, E12A

12.2. En un principio no concibe el peso del aire. Después de la constatación empírica pueden llegar a admitirlo pero mantienen sus dudas al respecto., Antes de pesarlo piensan que el globo

pesará menos, pues “el globo con el viento se va para arriba”. Después, lo admiten con reservas “será que el aire pesa”. E20A, E21A

Antes de pesarlo piensan que el globo pesará menos. Después lo admiten con reservas “será por las partículas de oxígeno que le introducimos”. E3A, E23A, E26A, E30A

Antes de pesarlo piensa que el globo pesará menos. Después mantiene sus dudas “¿Es que el aire puede pasar?”.

Antes de pesarlo piensan que el globo pesará menos. Después, lo admiten con reservas. E9A, E11A, E13A, E18A

12.3. En un principio no conciben el peso del aire. Sin embargo después de la

constatación empírica ellos llegan por sí mismos a admitir que el aire pesa Antes de pesarlo creen que el globo pesará

igual inflado que desinflado, pues el aire no pesa. Después del uso de la balanza, piensan que el aire pesa, poco pero pesa. E1A

Antes de pesarlo creen que el globo pesará igual inflado que desinflado, pues el aire no pesa. Después del uso de la balanza dicen que “el aire de adentro pesa porque es distinto del aire normal”. E5A


igual inflado que desinflado, pues el aire del interior pesa algo pero, tan poco, que no se notará en la balanza. E2A, E4A, E7A, E8A, E10A, E14A, E15A, E16A, E17A, E19A, E22A, E24A, E25A, E27A, E28A, E29A, E31A, E1B, E2B, E3B, E6B, E9B, E11B, E12B, E13B, E23B

12.5. Conciben el peso del aire y confirman su predicción al constatarlo empíricamente. Antes del uso de la balanza prevén que el

aire del interior del globo pesa. E4B, E5B, E7B, E8B, E10B, E14B, E15B, E16B, E17B, E18B, E19B, E20B, E21B, E22B, E24B, E25B, E26B, E27B, E28B, E29B, E30B, E31B





3.3 a 3. 6 AAN Imagen del aire antes y después de jugar con la jeringa y comprobar la alta compresibilidad/ Dibujos y explicaciones

verbales.


fuerte cuanto más comprimido esté. La única explicación se da en el nivel de la legalidad. “el aire está más difumado antes y más comprimido después”. E1A, E2A, E3A, E4A, E6A, E8A, E14A, E15A, E16A, E17A, E19A, E23A, E24A, E26A, E27A, E28A

13.2. Conciben el aire continuo pero introducen “aspectos de discontinuidad” para explicar la compresibilidad del aire. Dibuja continuos con manchas que

representan las partículas del aire: “Hay partículas más esparcidas (rayas) y otras menos esparcidas (círculos)”. Todo está compactado después de comprimirlo. E5A, E18A

Dibuja continuos con círculos muy difuminados que representan “los huecos, las cosas del aire y cuando se aprieta el globo esas cosas ya no están”. E7A, E12A, E20A

Dibuja continuos con huecos que al apretar el globo se van a llenar con el aire de abajo que irá a ocuparlos. E25A, E31A

13.3. Introducen elementos de discontinuidad (partículas sobre fondos continuos de aire) pero éstos no forman un sistema explicativo. Por tanto no hay explicación o, al menos, no hay reacción ante la contradicción que supone tener fondos llenos de aire. Dibuja continuos de aire con “puntitos de

aire” sobre los mismos. Dichos puntitos están más separados antes y más cercanos

después. E9A, E13A, E21A, E1B, E2B, E3B, E18B, E27B, E28B, E31B

Dibuja continuos de aire con partículas de aire sobre los mismos. Dichas partículas están más separadas antes y más cercanas después. E10A, E22A, E29A, E30A, E4B, E5B, E14B, E15B, E17B, E19B, E23B, E24B, E26B

Concibe “partículas del polvo del aire” con un fondo de aire. Dichas partículas están más separadas antes y más cercanas después. E8B, E16B

Conciben partículas de CO2, O2, motas de polvo, todo lleno de partículas de gases que están más separadas antes y más unidas después de la compresión del aire. E11A, E6B, E7B

13.4. Hay una transformación de los datos (partículas sobre fondos etéreos) lo que les lleva a adquirir un sistema explicativo coherente con la resistencia del vacío. Dibuja partículas de aire que dejan huecos

en el aire expandido. En el aire comprimido dichas partículas están más unidas y más pequeñas y ya no quedan huecos. E9B, E12B, E21B, E22B, E29B, E30B

Dibuja partículas de aire que dejan huecos en el aire expandido. En el aire comprimido dichas partículas están más unidas. E10B, E11B, E13B, E20B

13.5. Hay una transformación de los datos lo que les lleva a un sistema explicativo con vacío necesario (partículas – vacío) Dibuja partículas de aire y dice que no

puede haber nada más. E25B 13.6. Hay una transformación de los datos lo que les lleva a un sistema explicativo con vacío y con movimiento necesario (partículas, vacío y movimiento).



MÓDULO IMAGEN DEL AIRE Y DEL AGUA AL COMPARAR LAS

DISTINTAS COMPRESIBILIDADES


3.7 a 3. 9 APO Imagen del aire y del agua después de experimentar sus distintas compresibilidades/ Dibujos y explicaciones

verbales.

14.1. Conciben ambas sustancias continuas. La explicación de las distintas compresibilidades radica en la propia naturaleza de las sustancias No cambian sus concepciones anteriores,

esto es, la experiencia de compresibilidad no modifica sus esquemas continuos ni del aire ni del agua. E4A, E8A, E16A, E17A, E19A, E22A, E23A, E24A, E26A

No cambian sus concepciones anteriores, esto es, la experiencia de compresibilidad no modifica sus esquemas continuo del agua y continuo con huecos del aire. E25A

Retrocede en su concepción del agua para la que había llegado anteriormente a una imagen de huecos en un continuo, al sentir la necesidad de que entrara el alcohol. El aire no cambia y sigue siendo concebido como continuo. E3A, E28A

Retrocede en su concepción del agua para la que había llegado anteriormente a una imagen de huecos en un continuo, al sentir la necesidad de que entrara el alcohol. El aire no cambia y sigue siendo concebido como continuo con huecos. E7A

14.2. Ajustan sus modelos inestables hasta el momento a las nuevas experiencias de compresibilidad, alcanzando modelos continuos con huecos solamente para el aire (y agua continua) o modelos continuos con huecos para ambas sustancias. Ante las distintas compresibilidades del

agua y del aire introducen “huecos” solamente para el aire, los cuales son añadidos al continuo previamente concebido. El agua sigue siendo continua.

Ante las distintas compresibilidades del agua y del aire si previamente llegó a concebir modelos continuos/huecos tanto para el aire como para el agua, elimina los “huecos” del agua quedando para ésta un modelo “continuo” y dejando para el aire el modelo anteriormente concebido de un “continuo/huecos”. E12A

Ante las distintas compresibilidades del agua y del aire si previamente había concebido el aire como un continuo con huecos y el agua con gotitas de agua en un fondo de agua, deja el mismo modelo para el aire, pero para el agua retrocede a un modelo continuo. E31A

Cambia sus concepciones para acoplarlas a las nuevas experiencias. En el caso del

aire, sustituye su continuo con manchas representando partículas por “continuo con huecos de oxígeno”. En el caso del agua sustituye su modelo de “partículas/agua” por el mismo de “continuo con menos huecos de oxígeno”. En este último caso del agua quedan menos huecos y por eso es menos compresible (aunque la experiencia mostraba que no es nada compresible). E21A

Ante las distintas compresibilidades del agua y del aire, introduce “huecos” para el aire, los cuales son añadidos al continuo previamente concebido. Para el agua sigue manteniendo su modelo “continuo con burbujas huecas” que son menos que para el aire, lo que explica su distinta compresibilidad. E1A, E2A, E18A, E20A, E27A

Ante las distintas compresibilidades del agua y del aire si previamente había concebido el aire como un continuo y el agua con partículas en un fondo de agua, para el aire agrega huecos pero para el agua retrocede a un modelo continuo. E6A

Cambia sus concepciones para acoplarlas a las nuevas experiencias. En el caso del aire, sustituye su continuo con puntos por “continuo con huecos de oxígeno”. En el caso del agua mantiene su modelo de continuo con huecos. En este último caso del agua quedan menos huecos y por eso es menos compresible (aunque la experiencia mostraba que no es nada compresible). E13A, E14A

Cambia sus concepciones para acoplarlas a las nuevas experiencias. El aire de continuo pasa a continuo con huecos y retrocede en su concepción del agua para la que había llegado anteriormente a una imagen de huecos en un continuo, eliminando los huecos. E15A

Cambia sus concepciones para acoplarlas a las nuevas experiencias. El aire de continuo con puntos pasa a continuo con huecos y retrocede en su concepción del agua para la que había llegado anteriormente a una imagen de huecos en un continuo, eliminando los huecos. E29A

14.3. Se alcanzan modelos más elaborados (discontinuos aparentes) para una de las dos sustancias. La otra sigue siendo continua. La sustancia continua se comporta así por su



propia naturaleza. Para la “discontinuidad aparente” se hace una transposición de la propiedad macroscópica a los fondos microscópicos. Se mantiene para el aire el modelo

“partículas/vacío gaseoso” anteriormente concebido. En cambio, para el agua se eliminan los huecos de su modelo “continuo con burbujas” quedando un modelo continuo para ésta. ” E10A, E8B

Se mantienen los modelos anteriormente concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “partículas/otros gases” y para el agua “continuo”. E5A, E11A

Se mantienen los modelos anteriormente concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “continuo/part de aire” y para el agua “partículas/agua”. E30A, E14B, E16B, E17B, E19B, E23B, E26B, E27B, E28B, E31B

Se mantienen los modelos anteriormente concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo partículas con fondo etéreo” y para el agua “continuo con partículas” pegando unas con otras”. E9A, E22B

Se mantiene para el aire el modelo “partículas/vacío gaseoso” anteriormente concebido y para el agua “partículas fondo de agua”. E30B


concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “partículas/aire” y para el agua “partículas/agua”. E6B, E24B

Se mantiene el modelo “partículas/agua” para el agua pero en el caso del aire se salta desde un modelo “continuo” a otro de “partículas/aire” E1B, E2B, E3B, E4B, E5B, E15B, E18B,

Se mantiene el modelo “partículas/gas” tanto para el aire como para el agua pero introduciendo la salvedad de que las partículas en el agua están ya rozando unas con otras.

Se mantiene el modelo “partículas /oxígeno” para el aire. En cambio para el agua se hace una pequeña modificación pasando de un modelo continuo/huecos vacíos a continuo/partículas E7B,

Se mantienen el modelo anteriormente concebido para el aire: modelo

“partículas/con huecos” y para el agua, modelo “agua con huecos en fondo de agua” se eliminan los huecos. E9B, E21B,

Se mantienen el modelo anteriormente concebido para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “partículas/con huecos” y para el agua, modelo “partículas en fondo de agua” E10B, E11B, E12B, E13B


del agua para ajustarlos a las nuevas experiencias. En el caso del aire pasa de concebir “partículas/sin huecos” a “partículas/huecos”. En el caso del agua pasa de concebirla “continua” a un nuevo modelo de “partículas/líquido”. E25B

Se mantiene el modelo de “partículas/huecos vacíos” para el aire. En el caso del agua, dado que no es compresible, se pasa de concebir “partículas/huecos vacíos” a “partículas sin huecos”. E20B

Se mantiene el modelo de “partículas/huecos” para el aire y en el agua “partículas/fondo de agua”. E29B

14.6. Se mantiene los modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para ambas sustancias, a pesar de que no constituyan un sistema lo suficientemente explicativo como para dar cuenta de las distintas compresibilidades. Explicaciones bloqueadas. 14.7. Se mantienen los modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para ambas sustancias, introduciendo estrategias o disposiciones que explican las distintas compresibilidades. Explicaciones desbloqueadas, 14.8. Se alcanzan modelos discontinuos avanzados (partículas/vacío/fuerzas) para ambas sustancias, lo que se deduce como una necesidad derivada de las diferentes compresibilidades 14.9. Desde un principio se concibe un modelo discontinuo común para ambas sustancias con la existencia de fuerzas entre partículas y movimiento de las mismas.





3.10 a 3.11 GCO ¿Cómo es posible que el gas coloreado ocupe todo el recipiente, aún después de sacar parte del

mismo?/Imagen del gas coloreado/ Dibujos y explicaciones verbales.

15.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos. Hacen dibujos continuos naranjas más o

menos intensos, según la cantidad de gas. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos (gas más expandido y gas más comprimido). E1A, E2A, E3A, E4A, E5A, E6A, E7A, E8A, E9A, E12A, E16A, E17A, E18A, E20A, E23A, E24A, E25A, E26A, E27A, E28A, E29A, E31A

15.2. Aún dominados por la percepción, introducen algún elemento de discontinuidad para dar una explicación a la compresibilidad del gas. Conciben el gas coloreado como un

continuo con huecos que explican la compresibilidad del mismo. E10A, E11A, E13A, E14A, E15A, E19A, E21A, E22A, E30A

15.3. Aún dominados por la percepción, introducen elementos (partículas) novedosos. La explicación se da en el nivel de la legalidad, de manera que las partículas no son protagonistas del comportamiento del gas. Concibe el gas coloreado como formado

íntegramente por partículas naranjas más o menos disueltas en un fondo de partículas más disueltas. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas. E31B

Conciben el gas coloreado como formado por partículas de aire coloreado en un fondo de la misma naturaleza. Al sacar gas, quedan menos partículas y también un fondo más claro. E10B

Concibe el gas coloreado como formado por partículas de aire en un seno de “nada” coloreado. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas. También queda menos “nada” coloreado. E25B

15.4. Transforman los datos perceptivos, lo que lleva a usar modelos con fondos transparentes. Se encuentra explicación del comportamiento del gas en la hinchazón de las partículas. 15.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar modelos con fondos transparentes. Se encuentra explicación del comportamiento del gas en la disminución y separación de las partículas. Se evita aceptar el vacío en la materia.

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo de aire. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. E3B, E5B, E6B, E8B, E11B, E22B, E23B, E26B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo de vacío gaseoso o de aire. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas.. E1B, E2B, E4B, E17B, E19B, E21B, E27B, E30B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de oxígeno y partículas de color en un fondo de oxígeno. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. E13B, E18B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo de oxígeno expandido. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. El fondo queda más expandido aún. E12B, E14B, E16B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire naranja en un fondo de oxígeno. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. E7B, E28B


partículas naranja y nada más. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. E15B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. E20B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de oxígeno y partículas de gas naranja en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. E24B, E29B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. En el gas comprimido no hay huecos. E9B

15.7. La necesidad de explicar sus observaciones les lleva a admitir un modelo de partículas, vacío, fuerzas y/o movimiento necesario


Anexo

CATEGORÍAS EMPÍRICAS

DE LOS ESTUDIANTES

UNIVERSITARIOS

Anexo 4. Categorías Empíricas de los Estudiantes Universitarios




1.1. Dan explicaciones en el nivel de legalidad. No hay ninguna intención de concebir microscópicamente El agua va ablandando la pintura y lo hace

mojándola, disolviéndola, etc. U26A, U30A El agua diluyó la acuarela y la convirtió de

estado sólido en líquido. U1A, U3A, U4A, U16A, U17A, U18A, U20A, U27A

El agua diluyó la acuarela, es decir, el agua actuó como disolvente y la acuarela como soluto U2A, U10A

El agua diluyó la acuarela U6A, U7A, U9A, U23A, U24A, U25A, U28A

La acuarela reacciona con el agua U8A, U12A, U21A

El agua diluyó la acuarela ya que al ser tan espesa no se podía pintar, al disolverse formaron un sistema homogéneo. U5A, U13A

El agua reacciona con la acuarela disolviéndose U11A, U19A

El agua hidrata la acuarela y forma una solución con color U29A

1.2. Dan explicaciones macroscópicas más elaboradas. Sigue sin haber intención de concebir el proceso microscópicamente El agua entra por las grietas de la acuarela.

U19B El agua entra por las esquinas de la acuarela.

U30B El agua entra por los lados y por el centro de

la acuarela. U21A La pintura se desintegra con el agua. U15A 1.3. Dan explicaciones microscópicas que incluyen una acuarela como polvo compacto

Puede que haya agujeritos en la acuarela pero no lo creo. El agua debe ir separando el polvo, erosionándolo. U16B,

El agua convierte la acuarela de estado sólido a estado líquido “soltando” sus átomos. U7B, U11B

El agua disuelve la parte de la acuarela donde toca, esto es, algún elemento de la acuarela pasa al agua. U17B, U23B

El agua disuelve las partículas de pintura, se mezcla con la acuarela y la pintura se ablanda. U14A, U9B, U26B, U28B

El agua disuelve las partículas sólidas de acuarela mezclándose con las partículas de agua. AU22 U6B, U8B, U29B

1.4. Explicaciones microscópicas que ponen de manifiesto la existencia de huecos pequeños previos en la acuarela El agua va soltando la acuarela, aunque

puede ser que también entre en ella, esto es, que tenga poros. U10B

Hay poros en la acuarela por los que entra agua. U12B, U21B

La acuarela es como un polvo apelmazado y el agua entra por los huecos. U5B

El agua va humedeciendo la pintura y lo hace penetrando a través de la superficie. U15B, U20B, U24B

El agua se va metiendo por los agujeritos de la acuarela como si fuera un colador. U14B

En la acuarela hay pequeños huecos por donde penetra el agua. U1B, U2B, U13B, U18B, U22B, U27B

El agua humedece a la acuarela cuando entra entre sus poros. U3B, U4B, U25B





1.4 PIN Capacidad de relación (grosor del pelo del pincel, nº de pelos, superficie de contacto)

2.1. No intentan relacionar o, si lo intentan no lo consiguen, los elementos de la cadena: grosor del pelo- nº de pelos- superficie El pincel de pelos gruesos es mejor porque

chupa más pintura, al tener los pelos más gruesos. U7A, U9A

El pincel de pelo grueso es mejor porque lleva más cantidad de agua y de pintura, al ser más grueso. U6A, U11A, U12A, U13A,

El pincel de pelo fino es mejor porque puedo pintar mejor los bordes U23A, U24A

2.2. Buscan hacer relaciones parciales dentro de la cadena grosor del pelo = > nº de pelos, = >superficie de contacto. Dichas relaciones son incorrectas. El pincel “grueso” es mejor porque tiene más

pelos. U1A, U8A, U10A, U16A, U28A, U30A, U11B

El pincel de pelos gruesos es mejor porque tiene más superficie. U2A, U20A, U21A, U26A, U27A, U7B,

El pincel de pelo grueso es mejor porque tiene más pelos. U4A, U5A, U19A, U30B


grueso tiene más pelos. U2B, U16B, U21B El pincel de pelo fino es mejor porque sería

capaz de sacar más acuarela. U3A, U14A, U15A, U17A, U18A, U25A, U29A, U4B, U6B, U8B, U20B, U25B, U28B

El pincel de pelo fino es mejor porque puede guardar más pintura entre los pelos. U22A, U1B, U3B, U5B, U10B, U12B, U13B, U19B, U23B, U26B

2.4. Hacen la cadena de relaciones correctamente El pincel de pelo fino es mejor porque tiene

más pelos y por lo tanto más superficie total que el de pelo grueso. U9B, U15B, U18B, U22B, U27B

El pincel de pelo fino es mejor porque tiene más sitio entre los pelos y así saca más pintura. U14B, U17B, U24B, U29B







donde aparecen zonas amarillentas con distinta intensidad, que incluso pueden llegar a ser transparentes. Representa el agua más o menos coloreada, según la intensidad de la zona. U7A

Modelo 2: Continuo amarillo: Dibujo donde el amarillo se distribuye uniformemente por toda la gota. U6A, U11A, U30A

3.2. Aún dominados por la percepción. Introducen elementos que no se corresponden enteramente con ella. Modelo4: Continuo amarillo-puntos amarillos

de agua y acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo amarillo que representa el agua coloreada, destacan puntitos que simbolizan “partículas del agua que han agarrado la acuarela”. U12A, U30B

3.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes. Modelo5: Continuo transparente-puntos

amarillos de agua y acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntitos amarillos que representan las “partículas del agua que han agarrado la acuarela”. U24A

Modelo 6: Continuo transparente-puntos diversos de “cosas que pueden estar en el agua”: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntos de distintas formas que representan “las partículas de todo lo que puede estar en el agua” (oxígeno, hidrógeno, microorganismos, cloro, partículas de

acuarela). U8A, U15A, U16A, U17A, U19A, U20A

Modelo 7: Continuo transparente-puntos amarillos de acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo transparente que representa al agua, destacan puntos amarillos que representan “las partículas de acuarela”. U2A, U3A, U5A, U9A, U13A, U21A, U22A, U23A, U26A, U28A, U6B, U7B


la acuarela: Dibujo donde, sobre un fondo indeterminado, aparecen puntos que representan las partículas del agua y otros puntos que representan las de acuarela. En los huecos se puede concebir que: - hay más agua. U1A, U8B, U9B, U11B,

U12B, U15B, U16B, U21B, U24B - no hay huecos. U4A, U10A, U14A,

U18A, U27A, U2B, U3B, U4B, U5B, U10B, U17B, U19B, U22B, U28B

- hay más partículas disueltas. U29A, U18B

- representan las moléculas de agua con los símbolos de los átomos. U23B, U26B

- representan las moléculas de agua formadas por tres esferas. U1B, U13B, U20B

Modelo 9: Puntos para el agua – puntos para la acuarela - nada: Dibujo donde, sobre un fondo vacío, aparecen puntos que representan las partículas del agua y otros puntos que representan las de acuarela. En los huecos, “no puede haber nada, pues si hubiera algo, eso también estaría formado por partículas y entonces ya no sería hueco entre partículas”. U25A, U14B, U25B, U27B, U29B




UN SÓLIDO GRANULAR



4.1. Dominados por la percepción, hacen dibujos que se corresponden enteramente con lo que perciben. La conservación de la cantidad de sustancia no les lleva a la necesidad de pintar la acuarela cuando todo se ve transparente. A pesar de reconocer que hemos echado algo

de amarillo, está conforme con hacer un círculo blanco para la ilustración 2 y continuos amarillos (Modelo 2) para las ilustr. 1 y 4). U30A

4.2. Aún dominados por la percepción, hacen dibujos que se corresponden enteramente a la misma. La conservación de la cantidad de sustancia les lleva a la necesidad de pintar amarillo cuando se ve transparente. Hace continuos amarillos manchados (Modelo

1) para todas las ilustraciones, incluso para la 2. U7A

Hace continuos amarillos (Modelo 2) para todas las ilustraciones, incluso para la 2. U6A, U11A

Modelo 4(continuo amarillo - puntos amarillos de agua y acuarela) para todas las ilustraciones. U12A, U30B

4.3. En un principio, no transforman nada los datos pero la contraprueba les lleva a hacerlo en mayor o menor extensión corrigiendo su ilustración 1. 4.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer dibujos con fondo

transparente con puntos amarillos “aunque a simple vista lo veamos todo amarillo”, Sigue utilizando el Modelo 6 (continuo

transparente – puntos diversos de cosas que están en el agua) para todas las ilustraciones. U8A, U16A, U17A, U19A, U20A, U24A

Siguen utilizando el Modelo 7 (continuo transparente – puntos amarillos para la acuarela) para todas las ilustraciones. U2A, U3A, U5A, U9A, U13A, U15A, U21A, U22A, U23A, U26A, U28A, U6B, U7B

4.5. Desde un principio transforman en cierta medida los datos perceptivos, pero esa capacidad de transformación evoluciona con la contraprueba lo que les lleva a corregir sus primeros dibujos, 4.6. Desde un principio, transforman los datos perceptivos, incluso para el fondo transparente del agua., Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para

la acuarela – fondo lleno) para todas las ilustraciones. U1A, U4A, U10A, U14A, U18A, U25A, U27A, U29A, U1B, U2B, U3B, U4B, U5B, U8B, U9B, U10B, U11B, U12B, U15B, U16B, U17B, U19B, U20B, U21B, U24B, U26B, U28B

Modelo 9 (puntos para el agua – puntos para la acuarela – nada) para todas las ilustraciones. U13B, U14B, U18B, U22B, U23B, U25B, U27B, U29B.







5.1. Dominados por la percepción, hacen dibujos que corresponden con la misma. 5.2. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que deducen de la transformación. Realizan dibujos continuos manchados de

verde (Modelo 1), independientemente de la temperatura y de la percepción, considerando que el microscopio probablemente vería zonas blancas aunque aparentemente lo vea todo verde. U7A

Realizan dibujos continuos verdes (Modelo 2) para el agua caliente, pero pasan a hacer dibujos donde representan puntos verdes de colorante que no se han disuelto en el seno de un continuo verde (Modelo 3) para el agua fría y para el agua templada. U6A, U11A, U30A.

5.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes de agua. En un principio hace dibujos donde sobre un

fondo verde coloca partículas de agua con color (Modelo 4) para todas las ilustraciones pero seguidamente se arrepiente y hace nuevos dibujos con fondo transparente y puntos verdes de agua y colorante (Modelo 5). El número de puntos aumenta al aumentar la temperatura. U12A, U6B, U30B

Mantiene el esquema de dibujar sobre un fondo transparente representando al agua, formas diversa que representan “todas las cosas que pueden estar en el agua” y también partículas de colorante verde (Modelo 6). Este mismo esquema es utilizado independiente de la temperatura del agua. U8A, U16A, U17A, U19A, U20A, U24A

Mantienen su Modelo 7 utilizado ya en la disolución de sólido granular, realizando dibujos donde, sobre un fondo transparente

de agua, destacan puntos verdes que representan “las partículas de colorante” U2A, U3A, U9A, U26A, U28A.

5.4. La necesidad les lleva a hacer dibujos donde hay también transformación para el fondo de agua. Por primera vez hacen dibujos donde

consideran necesario transformar el fondo que pasa de ser agua a algo más indefinido para explicar la diferencia de comportamientos con la temperatura. Pasan por tanto, de tener un Modelo 7 (fondo de agua – puntos de colorante) a tener un Modelo 8 (puntos para el agua – puntos para el colorante – algo). El fondo de todas esas partículas puede ser concebido: - lleno de más agua. U2B, U7B, U13A - lleno de algún gas o algo. U21A - sin huecos. U5A, U22A, U23A

Mantienen su esquema anterior de considerar la disolución como formada por partículas de agua – partículas de colorante – algo (Modelo 8). El fondo de todas esas partículas puede ser concebido: - lleno de oxígeno. U26B - lleno de algún gas o algo. U1A, U10A,

U14A, U18A, U25A, U29A, U20B - sin huecos. U4A, U15A, U27A, U1B,

U3B, U11B, U12B, U17B, U24B, U28B 5.5. La necesidad y/o el conocimiento previo les lleva a admitir el espacio vacío. Por primera vez admiten la existencia de

vacío y nada más (Modelo 9). U4B, U5B, U8B, U9B, U10B, U13B, U15B, U16B, U19B, U21B

Continúan explicando esta experiencia con el Modelo 9. U14B, U18B, U22B, U23B, U25B, U27B, U29B







6.1. La explicación no pasa de ser una descripción de los hechos observados (Nivel de legalidad exclusivamente). 6.2. Se da una explicación causal que puede ser más o menos válida, pero que permanece en el plano macroscópico (nivel macroscópico exclusivamente). El agua se dilata con la temperatura. U6A El calor hace que el colorante se extienda

más rápido. U3A, U5A, U10A, U19A El calor hace que el colorante se extienda

más rápido y vaya soltando el tinte (color). U9A, U26A

El calor hace que la gota de colorante se extienda más rápidamente. U8A, U20A

El calor hace que la gota se mueva más y deje mejor color. U11A

El calor hace que la gota de colorante se reparta mejor. U12A, U23A, U24A

Al aumentar la temperatura, aumenta la velocidad de disolución. El calor hace que la gota se vaya extendiendo. U13A, U22A, U25A, U28A, U29A

En el agua caliente el colorante reacciona más rápido con el agua U21A, U27A

En agua caliente casi no queda colorante para disolver. U30A

En el agua caliente la disolución es más rápida porque el calor actúa como catalizador. U16A

Dependiendo de la temperatura va a ser la intensidad o rapidez del sólido al disolverse. U1A


divida más rápidamente. U30B La gota se divide en partículas. El número de

partículas aumenta con la temperatura. U4A, U7A, U6B

6.4. La explicación se fundamenta tanto en las partículas del agua como en las del colorante (Nivel explicativo macroscópico-1) La velocidad de las partículas aumenta al

aumentar la temperatura. Las moléculas del

pigmento también toman el calor o el frío y se mueven a distinta velocidad. U5B

El tamaño de las partículas disminuye cuando aumenta la temperatura. U2A

Las partículas de acuarela se mueven más en agua caliente. U3B, U7B

La velocidad de las partículas de agua y de acuarela aumenta al aumentar la temperatura y se mezclan más rápido. U14A, U17A, U1B, U11B

Las partículas se separan más con el agua caliente. U15A, U18A

6.5. La explicación se fundamenta en las partículas del agua exclusivamente. No obstante, no coincide con la interpretación académicamente aceptada (Nivel explicativo microscópico 2) La temperatura afecta a la separación de las

partículas de agua que dejan huecos para que pase el colorante. U8B, U9B, U10B, U12B, U13B, U15B, U24B

Hay más “particularidades en el agua caliente, por eso toman mejor color. U16B

Hay menos moléculas de agua en el agua caliente… se han evaporado… deja pasar mejor el colorante. U2B, U17B

En el agua caliente los enlaces de hidrógeno se rompen y dejan pasar al colorante. En el agua fría son muy fuertes. U23B, U25B, U28B

El agua caliente acelera la dispersión de las partículas en el agua. U19B, U20B

El calor dilata los huecos de oxígeno dejando pasar más colorante. U26B

6.6. Las explicaciones se fundamentan en la velocidad de las moléculas del agua. Esta explicación es aceptada académicamente (Nivel explicativo microscópico 3) Las moléculas de agua caliente se mueven

con velocidad mayor cuando la temperatura es mayor y rompen mejor la gota. U4B

La velocidad de las partículas del agua varía con la temperatura y mueven a las del colorante. U14B, U22B, U29B

Las moléculas de agua caliente se mueven con velocidad mayor cuando la temperatura es mayor. U18B, U21B, U27B





2.1 – 2.4 ALA Disolución líquido-líquido con disminución del volumen aparente/previsiones del peso y de la altura al agitar

7.1. Imaginan que al agitar el alcohol y el agua quedará todo mezclado… Las previsiones de la altura y el peso indican generalmente una indiferenciación de estos conceptos. 7.2. Piensan que al agitar el alcohol y el agua se quedará todo mezclado y se producirá un calentamiento de la mezcla y una dilatación. La altura aumenta y el peso no cambia. Al agitarlos se calientan y se dilata. U30A 7.3. La experiencia les evoca la mezcla de dos líquidos inmiscibles, tales como aceite y agua. Prevén el mismo peso y la misma altura. El agua es más densa y quedará abajo. U6A,

U10A, U11A, U16A 7.4. La experiencia les evoca la mezcla normal de dos líquidos miscibles. Prevén el mismo peso y la misma altura. Van a ser iguales ya que la presión y la

temperatura no cambian. U28A No cambian porque al ser igual la presión no

va a modificar las cantidades de cada uno. U1A

Porque el tubo se encuentra cerrado y no libera nada al exterior. U2A, U5A, U12A, U17A, U24A

Porque al estar tapado el alcohol no se evapora. U8A, U15A

Porque se han mezclado pero las cantidades siguen siendo las mismas. U3A, U4A, U7A, U9A, U13A, U14A, U20A, U21A, U25A, U26A, U29A

Porque no se perdió alcohol ni agua destilada sino que se concentró. U19A

Porque sólo va a cambiar la posición de las partículas. U23A, U30B

Porque los reactivos y los productos son los mismos. U27A

7.5 Hacen una previsión coincidente con lo que sucederá, considerando que todo quedará mezclado con el mismo peso pero menor altura. El alcohol bajará, disminuye la altura, pero el

peso no cambia. U2B, U5B, U7B, U10B, U11B, U15B, U16B, U17B, U21B, U25B, U28.B

Las partículas de alcohol bajan y se meten entre las del agua. U1B, U3B, U4B, U6B, U8B, U9B, U24B, U26B

Surgen enlaces entre las partículas de agua y de alcohol. U13B, U14B, U18B, U22B, U23B, U27B, U29B

El alcohol se evapora por el calor que genera la agitación. U22A, U12B, U19B

El alcohol cambia de estado, pasa a gas. U18A, U20B



MÓDULO DIFERENCIACION PESO - ALTURA


2.7 – 2.8 PAL Predicción del peso al observar una disminución del volumen en la mezcla del alcohol y del agua

8.1. No conservan el peso, bien porque carezcan de esta capacidad o bien porque se dejan llevar por la perturbación., Aumentará. U11A, U30A 8.2. Conservan el peso, a pesar de la perturbación, utilizando el mecanismo de la identidad de sustancia El peso no cambiará porque no entra ni sale

nada. U2A, U3A, U7A, U8A, U9A, U10A, U12A, U13A, U15A, U16A, U17A, U19A, U20A, U21A, U24A, U26A, U27A, U29A,

U6B, U7B, U8B, U10B, U11B, U12B, U15B, U16B, U17B, U19B, U20B, BU21 U24B, U26B, U30B

No cambia porque es la misma cantidad de partículas U4A, U14A, U18A, U22A, U23A, U25A, U2B, U3B, U4B, U5B, U9B, U13B, U14B, U18B, U22B, U23B, U25B, U27B, U28B, U29B

No porque no aumenta el volumen de la sustancia U5A, U6A

No cambia porque la presión y la temperatura no varía U1A, U28A, U1B





2.5, 2.6, 2.9, 2.10 y

2.11



9.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de legalidad. 9.2. Aún dominados por la percepción, aprovechan algún elemento de la misma para dar una explicación a la disminución de altura. Dibuja el agua como un “continuo de agua

con huecos vacíos” y el alcohol como un “continuo de alcohol y burbujas” (que intervienen en el proceso). Al mezclarlos el alcohol se mete en los huecos vacíos del agua. U5A, U6A, U30A

Dibuja el agua como un “continuo de agua con burbujas huecas” y el alcohol como un “continuo de alcohol con burbujas huecas”. Algunas burbujas explotan al agitar el tubo. U8A, U11A

9.3. Hay cierta transformación de los datos, aunque ésta no sea lo suficientemente elaborada como para constituir un sistema explicativo. Por tanto no hay explicación o al menos no se sabe reaccionar ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura. Dibuja el agua como “gotitas de agua en un

fondo de agua” y el alcohol como “los componentes del alcohol en un fondo de agua” (ambos se diferencian sólo en sus componentes). En la mezcla están las gotitas de agua y los componentes del alcohol en un fondo de agua. U24A

Dibuja el agua como “partículas de agua en un fondo de agua” y el alcohol como “partículas de alcohol en un fondo de alcohol”. En la mezcla están las partículas del agua y del alcohol mezcladas en un fondo de agua y alcohol. U1A, U2A, U3A, U7A, U12A, U13A, U16A, U17A, U19A, U20A, U25A,


agua” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo de alcohol”. Al agitar las partículas del alcohol se meten dentro de los huecos del agua. U9A, U15A, U30B

Dibuja el agua con “partículas de agua en un fondo de agua más disuelta” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo de alcohol más disuelto”. Al agitarlos, algunas partículas de alcohol quedan absorbidas dentro de las del agua. U10A, U21A, U22A, U23A, U29A, U7B

9.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer un modelo común para ambas sustancias que además les permite dar una explicación a la disminución de la altura. Hay resistencia a la admisión del vacío absoluto., Dibuja el agua con “partículas de agua en

un fondo de gas” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo del mismo gas”. Al mezclarlos, el gas se comprime. U4A, U18, U26A, U27A, U28A, U2B, U3B, U8B, U9B, U10B, U20B

Dibuja el agua con “partículas de agua en un fondo de gas” y el alcohol con “partículas de alcohol en un fondo del mismo gas”. Al mezclarlos, el gas se desplaza hacia arriba. U14A, U29A, U5B, U6B, U11B, U16B, U17B, U24B.

9.6. La necesidad de explicar la experiencia les lleva, por primera vez, a admitir espacios vacíos entre las partículas Dibujan el agua con “partículas de agua y

vacío” y el alcohol con “partículas de alcohol y vacío”. En la mezcla no hay más que “partículas de alcohol y agua más unidas y vacío”. U4B, U15B, U19B, U23B, U26B, U27B, U28B

Dibujan el agua con “partículas de agua y vacío” y el alcohol con “partículas de alcohol y vacío”. En la mezcla no hay más que “partículas de alcohol y agua a igual distancia y vacío”. U1B, U21B

9.7. Explican la experiencia con un modelo previamente construido antes de la entrevista o durante la misma. Dibujan el agua con “partículas de agua y

vacío” y el alcohol con “partículas de alcohol y vacío”. En la mezcla no hay más que “partículas de alcohol y agua más unidas y vacío”. U12B, U13B, U14B, U18B, U22B, U25B, U29B



MÓDULO PREDICCIÓN DE LA MEZCLA DEL AGUA Y DEL

ALCOHOL COLOREADOS



10.1. No ocurre lo mismo: el peso no cambia pero la altura ya no baja o baja menos. El colorante impide que el alcohol se

comprima. U6A, U30A Al haber más moléculas, ahora no se

pueden acercar tanto las de agua y alcohol. U11A, U16A

El color hace de barrera para que el agua entre y pueda romper las burbujas huecas de alcohol. Puede que exploten algunas y entonces bajará un poco. U8A

La altura aumenta porque se introduce otra cantidad de materia. U1A

La altura aumentará porque estoy agregando otro reactivo. U7A, U29A

10.2. Sí ocurre lo mismo: el peso no cambia y la altura baja lo mismo. U2A, U3A, U4A, U5A, U9A, U10A, U12A, U13A, U14A, U15A, U17A, U18A, U19A, U20A, U21A, U22A, U23A, U24A, U25A, U26A, U27A, U28A, U1B, U2B, U3B, U4B, U5B, U6B, U7B, U8B, U9B, U10B, U11B, U12B, U13B, U14B, U15B, U16B, U17B, U18B, U19B, U20B, U21B, U22B, U23B, U24B, U25B, U26B, U27B, U28B, U29B, U30B



MÓDULO REACCIÓN ANTE LA MEZCLA DEL AGUA Y DEL

ALCOHOL COLOREADOS



11.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos o es una explicación de compromiso. Hacen círculos continuos coloreados tanto

para el alcohol azul como para el agua roja y para la mezcla (aunque a veces, ponen encima pompas o burbujas visibles de alcohol, que no intervienen en el proceso). Hay explicación de compromiso. U30A

11.2. Aún dominados por la percepción, aprovechan algún elemento percibido para dar una explicación a la disminución de la altura. Conciben el agua como “un continuo de

agua roja con huecos de oxígeno” y el alcohol como “un continuo de alcohol azul”. Al mezclarlos, consideran que el alcohol azul se mete en los huecos de oxígeno y que éste se va parea arriba. U16A

Conciben el agua como “un continuo de agua roja con huecos vacíos” y el alcohol como “un continuo de agua azul con burbujas” (éstas últimas no intervienen en el proceso). Al mezclarlos el alcohol azul se mete en los huecos vacíos del agua. U6A

Conciben el agua como “un continuo de agua roja” y el alcohol como “un continuo de alcohol azul con burbujas huecas”. Al agitar, algunas burbujas explotan. U2A

11.3. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que deducen de la transformación. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos, no reaccionando ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura. Concibe el agua con “partículas rojas de

colorante y un continuo de agua roja” y el alcohol con “partículas azules de colorante en un continuo de alcohol rojo”. En la mezcla están todas las partículas de colorante en el fondo del agua roja y del alcohol azul. La explicación consiste en decir que el alcohol baja y así ocupa menos. U3A, U7A, U11A, U24A

Concibe el agua con “partículas rojas de colorante en un fondo de agua roja” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. En la mezcla las partículas de alcohol azul se meten dentro de las de agua rojas. Los fondos mezclados

de agua roja y alcohol azul. U1A, U23A, U25A

Concibe el agua con “partículas de agua y fondos vacíos” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. Al agitar las partículas de alcohol se meten en los huecos de las partículas del agua roja. El fondo queda de alcohol azul. U19A

Concibe el agua con “partículas rojas en un fondo de agua roja” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. En la mezcla las partículas se mezclan y los fondos también. No hay explicación a la disminución de altura, o, al menos, no hay reacción ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura. U5A, U12A, U13A, U17A, U20A

Concibe el agua con “partículas de agua y fondos vacíos” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol azul”. Al agitar las partículas de alcohol se meten en los huecos de las partículas del agua roja. El fondo mezclado de azul y rojo. U8A, U9A, U10A, U14A

11.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar modelos con fondos transparentes. No hay explicación o ésta recurre a respuestas de compromiso o a artificios. Concibe el agua con “partículas rojas de

colorante en un fondo de agua” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol”. Al agitar las partículas de colorante se llenan de agua. Los fondos se mezclan. U6B

Conciben el agua con “gotitas de agua y partículas de colorante rojo en un fondo de agua” y el alcohol con los “componentes del alcohol y las partículas del colorante azul en un fondo de agua”. Al agitar todas las partículas quedan mezcladas y el fondo de agua. No hay explicación. U26A

Concibe el agua con “partículas de agua roja en un fondo de agua” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de alcohol”. En la mezcla todas las partículas se mezclan y los fondos también. No hay explicación. U1B, U7B, U30B

11.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar un modelo común para ambas sustancias que además les permite



dar una explicación a la disminución de la altura. Hay resistencia a la admisión del vacío absoluto (fondos de gas o de sustancia etérea Concibe el agua con “partículas de agua

roja en un fondo de gas” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de gas”. Al mezclarlos se forman nuevas partículas lilas y el fondo del gas comprimido. U4A, U15A, U2B, U20B

Concibe el agua con “partículas de agua roja en un fondo de gas” y el alcohol con “partículas de alcohol azul en un fondo de gas”. Al agitar las partículas resultan mezcladas y algo de gas se desplaza hacia arriba. U3B, U5B

Concibe el agua con “partículas de agua y partículas del colorante en un fondo de gas” y el alcohol con “partículas de alcohol, partículas de colorante y fondo de gas”. Al agitar las partículas quedan mezcladas y el fondo del gas comprimido, bajando la altura. U27A, U28A, U29A, U8B, U9B, U10B, U12B

Concibe el agua con “partículas de agua y partículas del colorante en un fondo de gas” y el alcohol con “partículas de alcohol, partículas de colorante y fondo de gas”. Al agitar las partículas resultan mezcladas y el

gas del fondo se desplaza hacia arriba. U18A, U21A, U22A, U11B, U16B, U24B

11.6. La necesidad de explicar la experiencia les lleva a seguir admitiendo espacios vacíos entre las partículas (ya se concebían en la mezcla de alcohol y agua) Conciben el agua formada por “partículas

de agua rojas y huecos necesarios” y el alcohol formado por “partículas de alcohol azul y huecos necesarios”. Al agitar las partículas se mezclan quedando también huecos en la mezcla. U15B, U26B

Conciben el agua formada por “partículas de agua, partículas de colorante y huecos necesarios” y el alcohol formado por “partículas de alcohol, partículas de colorante y huecos necesarios”. Al agitar las partículas se mezclan no quedando ya huecos en la mezcla. U4B, U13B, U14B, U17B, U19B, U21B, U23B, U25B, U27B, U28B

Conciben el agua formada por “partículas de agua, partículas de colorante y huecos necesarios” y el alcohol formado por “partículas de alcohol, partículas de colorante y huecos necesarios”. Al agitar las partículas se mezclan quedando también huecos en la mezcla. U18B, U22B, U29B





3.1, 3. 2 PAI Peso del aire en el interior de un globo/ Predicciones y reacción ante la constatación de una balanza/

Explicaciones verbales.

12.1. No concibe el peso del aire. Antes y después de la constatación empírica. Piensa que la causa del incremento de la medida de la balanza es el aumento del volumen del globo. Antes y después predice que la balanza

marcará más pero no porque el aire en el interior pese, sino porque es más grande. Insiste en que el aire no pesa. U30A

12.2. En un principio no concibe el peso del aire. Después de la constatación empírica pueden llegar a admitirlo pero mantienen sus dudas al respecto. Antes de pesarlo piensan que el globo

pesará menos. Después, lo admiten con reservas. U6A, U7A, U11A

12.3. En un principio no conciben el peso del aire. Sin embargo después de la constatación empírica ellos llegan por sí mismos a admitir que el aire pesa Antes de pesarlo creen que el globo pesará

igual inflado que desinflado, pues el aire no pesa. Después del uso de la balanza, piensan que el aire pesa, poco pero pesa. U2A, U4A, U5A, U14A, U20A, U24A, U25A

Antes de pesarlo creen que el globo pesará igual inflado que desinflado, pues el aire no

pesa. Después del uso de la balanza dicen que “el aire de adentro pesa porque es distinto del aire normal”. U1A, U3A, U16A


igual inflado que desinflado, pues el aire del interior pesa algo pero, tan poco, que no se notará en la balanza. U8A, U9A, U10A, U12A, U13A, U15A, U17A, U19A, U21A, U22A, U23A, U26A, U27A, U28A, U29A

Antes de pesarlo creen que el globo pesará igual inflado que desinflado, pues le metemos aire caliente que pesa menos que el normal. Después del uso de la balanza. Dicen que entonces el aire caliente también pesa. U18A

12.5. Conciben el peso del aire y confirman su predicción al constatarlo empíricamente. Antes del uso de la balanza prevén que el

aire del interior del globo pesa. U1B, U2B, U3B, U4B, U5B, U6B, U7B, U8B, U9B, U10B, U11B, U12B, U13B, U14B, U15B, U16B, U17B, U18B, U19B, U20B, U21B, U22B, U23B, U24B, U25B, U26B, U27B, U28B, U29B, U30B





3.3 a 3. 6 AAN Imagen del aire antes y después de jugar con la jeringa y comprobar la alta compresibilidad/ Dibujos y explicaciones

verbales.


fuerte cuanto más comprimido esté. La única explicación se da en el nivel de la legalidad. “el aire está más difumado antes y más comprimido después”. U6A, U30A

13.2. Conciben el aire continuo pero introducen “aspectos de discontinuidad” para explicar la compresibilidad del aire. 13.3. Introducen elementos de discontinuidad (partículas sobre fondos continuos de aire) pero éstos no forman un sistema explicativo. Por tanto no hay explicación o, al menos, no hay reacción ante la contradicción que supone tener fondos llenos de aire. Dibuja continuos de aire con “puntitos de

aire” sobre los mismos. Dichos puntitos están más separados antes y más cercanos después. U17A, U20A

Dibuja continuos de aire con partículas de aire sobre los mismos. Dichas partículas están más separadas antes y más cercanas después. U2A, U7A, U11A

Conciben partículas de CO2, O2, motas de polvo, todo lleno de partículas de gases que están más separadas antes y más unidas después de la compresión del aire. U16A

13.4. Hay una transformación de los datos (partículas sobre fondos etéreos) lo que les lleva a adquirir un sistema explicativo coherente con la resistencia del vacío. Primero dibuja partículas de CO2, O2, motas

de polvo, etc. más dispersas y más unidas. Ante la pregunta de qué es lo que hay entre ellas, primero responden que todo está lleno de gases pero después dice que no hay huecos, que las partículas se hacen más pequeñas o más grandes, de manera que nunca hay huecos. U24A, AU26.

Dibujan partículas de aire en un seno etéreo indefinido (no puede haber nada, será algún gas). AU5.

Dibujan partículas de aire en un seno etéreo indefinido (no puede haber nada, será oxígeno o algo). U7B

Dibuja partículas de aire en un seno que no puede ser nada, debe ser “vacío gaseoso expandido o comprimido”. U10A, U25A

Dibuja partículas de aire que dejan huecos en el aire expandido. En el aire comprimido dichas partículas están más unidas y más pequeñas y ya no quedan huecos. U12A, U19A, U28A, U6B, U30B

Dibuja partículas de aire que dejan huecos en el aire expandido. En el aire comprimido dichas partículas están más unidas. U1A, U3A, U4A, U8A, U9A, U13A, U14A, U15A, U21A, U23A, U11B

13.5. Hay una transformación de los datos lo que les lleva a un sistema explicativo con vacío necesario (partículas – vacío) Concibe el aire con partículas de aire y

nada en los huecos de las mismas pero cree que tiene que haber algo. “digo nada porque no sé lo que hay”. U29A, U5B, U8B, U10B

Dibujan partículas de aire y dicen explícitamente que no puede haber nada más porque si lo hubiera eso también estaría formado por partículas. U18A, U27A, U15B, U16B, U19B, U20B, U28B

Dibuja partículas de aire y dice que no puede haber nada más. U22A, U1B, U9B, U12B, U13B, U17B, U24B

13.6. Hay una transformación de los datos lo que les lleva a un sistema explicativo con vacío y con movimiento necesario (partículas, vacío y movimiento) Concibe el aire con partículas

continuamente en movimiento Entre las partículas no hay nada más. U2B, U3B, U14B, U21B, U26B

Concibe el aire con partículas continuamente en movimiento Entre las partículas hay espacios vacíos. U4B, U18B, U22B, U23B, U25B, U27B, U29B



MÓDULO IMAGEN DEL AIRE Y DEL AGUA AL COMPARAR LAS

DISTINTAS COMPRESIBILIDADES



14.1. Conciben ambas sustancias continuas. La explicación de las distintas compresibilidades radica en la propia naturaleza de las sustancias. 14.2. Ajustan sus modelos inestables hasta el momento a las nuevas experiencias de compresibilidad, alcanzando modelos continuos con huecos solamente para el aire (y agua continua) o modelos continuos con huecos para ambas sustancias. Ante las distintas compresibilidades del

agua y del aire si previamente llegó a concebir modelos continuos/huecos tanto para el aire como para el agua, elimina los “huecos” del agua quedando para ésta un modelo “continuo” y dejando para el aire el modelo anteriormente concebido de un “continuo/huecos” U11A, U30A

Ante las distintas compresibilidades del agua y del aire si previamente había concebido el aire como un continuo con huecos y el agua con partículas en un fondo de agua, deja el mismo modelo para el aire, pero para el agua retrocede a un modelo continuo. U7A


“partículas/vacío gaseoso” anteriormente concebido. En cambio, para el agua se eliminan los huecos de su modelo “continuo/huecos” quedando un modelo continuo para ésta. U2A

Se mantienen los modelos anteriormente concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “continuo” y para el agua el de “gotitas de agua/agua”. U6A

Se mantienen los modelos anteriormente concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo partículas con fondo etéreo” y para el agua “continuo con partículas pegando unas con otras”. U13A, U19A

14.4. Se alcanzan modelos “discontinuos aparentes” para ambas sustancias, esto es, se hace una transposición de las

propiedades observadas a los fondos de las partículas. Las explicaciones se basan en la naturaleza de los fondos. Se mantienen los modelos anteriormente

concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “partículas/aire” y para el agua “partículas/agua”. U3A, U17A, U20A

Se mantienen los modelos anteriormente concebidos tanto para el aire como para el agua, a saber: para el aire un modelo “partículas/sin huecos” y para el agua “continuo/burbujas huecas”. La explicación consiste en añadir que las partículas del aire se hacen más pequeñas con la compresión y que en el agua las burbujas huecas no se pueden romper. U8A, U24A

Se mantiene el modelo “partículas/gas” para el aire. En cambio para el agua se pasa a concebir “partículas/gas” a otro modelo “partículas/líquido” que explica mejor las propiedades observadas. U5A, U12A

Se mantiene el modelo “partículas /*oxígeno” para el aire. En cambio para el agua se hace una pequeña modificación pasando de un modelo “partículas/gas” al nuevo modelo “partículas/oxígeno comprimido”. U16A

Se modifican ligeramente los modelos anteriormente elaborados tanto para el aire como para el agua, a saber: en el aire se pasa de “partículas/oxígeno” a “partículas/aire expandido”. En el agua se pasa de “partículas/oxígeno” al de “partículas/aire comprimido” Así se explican mejor las distintas compresibilidades. U26A

Se mantiene el modelo “partículas/agua” para el agua pero en el caso del aire se salta desde un modelo “continuo” a otro de “partículas/aire”. U6B

Se mantiene el modelo “partículas/gas” tanto para el aire como para el agua pero introduciendo la salvedad de que las partículas en el agua están ya rozando unas con otras. U4A, U9A, U10A, U21A, U23A, U28A, U29A


del agua para ajustarlos a las nuevas



experiencias. En el caso del aire pasa de concebir “partículas/sin huecos” a “partículas/huecos”. En el caso del agua pasa de concebirla “continua” a un nuevo modelo de “partículas/líquido”. U30B

Se mantiene el modelo de “partículas/huecos vacíos” para el aire. En el caso del agua, dado que no es compresible, se pasa de concebir “partículas/huecos vacíos” a “partículas sin huecos”. U14A, U15A, U18A, U22A, U25A, U27A, U2B

Se mantiene el modelo de “partículas/huecos” para el aire. En el caso del agua, dado que no es compresible, se pasa de concebir “partículas/huecos vacíos” a “partículas/algo”. U1A, U8B

Se cambia el modelo “partículas/gas” para el aire por el de “partículas/huecos”. En el agua se mantiene el modelo “partículas/líquido” que explica mejor las propiedades observadas. U5B, U7B, U16B, U26B

14.6. Se mantiene los modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para ambas sustancias, a pesar de que no constituyan un sistema lo suficientemente explicativo como para dar cuenta de las distintas compresibilidades. Explicaciones bloqueadas. Se mantiene los modelos “partículas/vacío”

tanto para el aire como para el agua, sin encontrar solución entonces al por qué el aire es compresible y el agua no. U3B, U11B, U12B, U13B, U17B, U19B, U20B, U21B, U24B

14.7. Se mantienen los modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para ambas sustancias, introduciendo estrategias o disposiciones que explican las distintas compresibilidades. Explicaciones desbloqueadas. Se mantiene los modelos “partículas/vacío”

tanto para el aire como para el agua y se añade que las partículas de agua están pegadas unas a otras, impidiéndose su compresibilidad. U1B, U4B, U9B, U10B, U14B, U15B, U23B, U28B

14.8. Se alcanzan modelos discontinuos avanzados (partículas/vacío/fuerzas) para ambas sustancias, lo que se deduce como una necesidad derivada de las diferentes compresibilidades. Se mantienen los modelos

“partículas/vacío” tanto para el aire como para el agua y se añade que las partículas de agua deben estar sometidas a unas fuerzas de repulsión enormes que impide su acercamiento. Entre las partículas de aire normal, dichas fuerzas son nulas, pero entre las del aire comprimido, deben ser tan grandes como en el agua. U22B, U25B

14.9. Desde un principio se concibe un modelo discontinuo común para ambas sustancias con la existencia de fuerzas entre partículas y movimiento de las mismas. No tienen ninguna duda para interpretar las

distintas compresibilidades, relacionando distintos aspectos de la teoría con un conocimiento previo manifiesto de la misma. U18B, U27B, U29B





3.10 a 3.11 GCO ¿Cómo es posible que el gas coloreado ocupe todo el recipiente, aún después de sacar parte del mismo?/Imagen

del gas coloreado/ Dibujos y explicaciones verbales.

15.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos. 15.2. Aún dominados por la percepción, introducen algún elemento de discontinuidad para dar una explicación a la compresibilidad del gas. 15.3. Aún dominados por la percepción, introducen elementos (partículas) novedosos. La explicación se da en el nivel de la legalidad, de manera que las partículas no son protagonistas del comportamiento del gas. Concibe el gas coloreado como formado

íntegramente por partículas naranjas más o menos disueltas en un fondo de partículas más disueltas. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas. U11A

Conciben el gas coloreado como formado por partículas de aire coloreado en un fondo de la misma naturaleza. Al sacar gas, quedan menos partículas y también un fondo más claro. U2A, U3A, U6A, U7A, U13A, U30A

Concibe el gas coloreado como formado por partículas de oxígeno con un fondo de gas coloreado. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas. El fondo queda también más expandido. U19A, U26A

Concibe el gas coloreado como formado por partículas de aire en un seno de “nada” coloreado. Al sacar gas quedan menos partículas y más esparcidas. También queda menos “nada” coloreado. U4A, U10A, U25A

15.4. Transforman los datos perceptivos, lo que lleva a usar modelos con fondos transparentes. Se encuentra explicación del comportamiento del gas en la hinchazón de las partículas. Se concibe el gas naranja como formado

por partículas naranja que lo ocupan todo, pues aumentan o disminuyen de tamaño según queden menos o más partículas en el recipiente. U16A

Se concibe el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de gas naranja que lo ocupan todo, pues aumentan o disminuyen de tamaño según queden menos o más partículas en el recipiente. U30B

15.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar modelos con fondos transparentes. Se encuentra explicación del comportamiento del gas en la disminución y separación de las partículas. Se evita aceptar el vacío en la materia. Conciben el gas naranja como formado por

partículas de aire y partículas de color en un fondo de aire. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. U5A, U8A, U9A, U12A, U17A, U20A, U23A, U24A, U28A, U2B, U6B, U7B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo de vacío gaseoso o de aire. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. U1A, U14A, U15A, U10B, U11B, U21A


partículas naranja y nada más. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. U27A, U3B, U5B, U26B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. U18A, U22A, U29A, U4B, U9B, U13B, U14B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de oxígeno y partículas de gas naranja en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. U16B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire y partículas de color en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. En el gas comprimido no hay huecos. U8B, U12B, U15B, U20B, U21B

Conciben el gas naranja como formado por partículas de aire que encierran las de color naranja, todo ello en un fondo vacío. Al sacar gas, quedan menos partículas y más separadas. U17B, U19B

15.7. La necesidad de explicar sus observaciones les lleva a admitir un modelo de partículas, vacío, fuerzas y/o movimiento necesarios, Conciben el gas naranja como formado por

partículas de aire naranja en un fondo vacío. Dichas partículas están lejanas entre



sí y sometidas a fuerzas casi nulas. Esto permite poder comprimirlo. En el gas comprimido, las fuerzas de repulsión son grandes e impiden que se pueda seguir comprimiendo. U1B, U23B, U25B, U28B

Se concibe el gas naranja como el formado por partículas naranjas continuamente en

movimiento en el seno de un vacío. Dicho movimiento es el que ocasiona la elasticidad del gas en el interior de la jeringa, esto es, la tendencia que tiene a volver a su posición original, para igualar los movimientos externos de las partículas de aire. U18B, U22B, U24B, U27B, U29.


Anexo

CATEGORÍAS

ESTRUCTURALES

Anexo 5. Categorías Estructurales


EXPERIENCIA 1A. DISOLUCIÓN DE UN SÓLIDO GRANULAR EN AGUA

NIVEL 1 NIVEL 2 NIVEL 3 NIVEL 4 NIVEL 5

MMóó

dduu

ll oo 33

.. AA

MMAA

¿¿CCóómmoo iimmaaggiinnaass uunnaa ddiissoolluucciióónn ddee aaccuuaarreellaa eenn ppoollvvoo eenn aagguuaa ccuuaannddoo llaa vveess aammaarriillllaa??

3.1. Hacen dibujos que se corresponden enteramente con lo que perciben.

3.2. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que no se corresponden enteramente con ella.

3.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes.

3.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer dibujos donde hay también transformación para el fondo transparente de agua.

MMóó

dduu

ll oo 44

.. AA

MMPP

¿¿YY ssii llaa ddiilluuiimmooss hhaassttaa hhaacceerrllaa ttrraannssppaarreennttee??

4.1. Hacen dibujos que se corresponden enteramente con lo que perciben.

4.2. Aún dominados por la percepción, hacen dibujos que no se corresponden enteramente con la misma. La conservación de la cantidad de sustancia les lleva a la necesidad de pintar amarillo cuando se ve transparente.

4.3. En un principio, no transforman nada los datos pero la contraprueba les lleva a hacerlo en mayor o menor extensión corrigiendo su ilustración 1.

4.4. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer dibujos con fondos transparente con puntos amarillos “aunque a simple vista lo veamos todo amarillo.

4.5. Desde un principio transforman en cierta medida los datos perceptivos, pero esa capacidad de transformación evoluciona con la contraprueba lo que les lleva a corregir sus primeros dibujos.

4.6. Desde un principio, transforman los datos perceptivos, incluso para el fondo transparente del agua.



EXPERIENCIA 1B. DISOLUCIÓN DE UN LÍQUIDO EN AGUA A DISTINTAS TEMPERATURAS


MMóó

dduu

ll oo 55

.. VV

EE RR

¿¿CCóómmoo aaffeeccttaa llaa tteemmppeerraattuurraa ddeell aagguuaa aa llaa ddiissoolluucciióónn ddee uunn ccoolloorraannttee vveerrddee llííqquuiiddoo?? DDiibbuujjooss

5.1. Dominados por la percepción, hacen dibujos que corresponden con la misma.

5.2. Aún dominados por la percepción, introducen elementos que deducen de la transformación.

5.3. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer modelos con fondos transparentes de agua.

5.4. La necesidad les lleva a hacer dibujos donde hay también transformación para el fondo de agua.

5.5. La necesidad y/o el conocimiento previo les lleva a admitir el espacio vacío.

MMóó

dduu

ll oo 66

.. TT EE

MM

¿¿CCóómmoo aaffeeccttaa llaa tteemmppeerraattuurraa ddeell aagguuaa aa llaa ddiissoolluucciióónn ddee uunn ccoolloorraannttee vveerrddee llííqquuiiddoo?? EExxpplliiccaacciióónn vveerrbbaall

6.1. La explicación no pasa de ser una descripción de los hechos observados (Nivel de legalidad exclusivamente).

6.2. Se da una explicación causal que puede ser más o menos válida, pero que permanece en el plano macroscópico (nivel macroscópico exclusivamente).

6.3. La explicación se fundamenta en la división en partículas de la gota de colorante. (Nivel macroscópico – microscópico)

6.4. La explicación se fundamenta tanto en las partículas del agua como en las del colorante (Nivel explicativo macroscópico-1)

6.5. La explicación se fundamenta en las partículas del agua exclusivamente. No obstante, no coincide con la interpretación académicamente aceptada (Nivel explicativo microscópico 2)

6.6. Las explicaciones se fundamentan en la velocidad de las moléculas del agua. Esta explicación es aceptada académicamente (Nivel explicativo microscópico 3)



EXPERIENCIA 2. MEZCLA DE ALCOHOL Y AGUA CON REDUCCIÓN DE VOLUMEN MM

óódd

uull oo

77.. A

ALL AA


¿¿QQuuéé ppaassaarráá aall mmeezzccllaarr eell aallccoohhooll yy eell aagguuaa??

7.1. Imaginan que al agitar el alcohol y el agua quedará todo mezclado. Las previsiones de la altura y el peso indican generalmente una indiferenciación de estos conceptos.

7.2. Piensan que al agitar el alcohol y el agua se quedará todo mezclado y se producirá un calentamiento de la mezcla y una dilatación. La altura aumenta y el peso no cambia.

7.3. La experiencia les evoca la mezcla de dos líquidos inmiscibles, tales como aceite y agua. Prevén el mismo peso y la misma altura.

7.4. La experiencia les evoca la mezcla normal de dos líquidos miscibles. Prevén el mismo peso y la misma altura.

7.5. Hacen una previsión coincidente con lo que sucederá, considerando que todo quedará mezclado con el mismo peso pero menor altura.

MMóó

dduu

ll oo 99

.. AA

LL PP

¿¿PPoorr qquuéé hhaa bbaajjaaddoo llaa aallttuurraa aall mmeezzccllaarr eell aallccoohhooll yy eell aagguuaa??

9.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos observados.

9.2. Aún dominados por la percepción, aprovechan algún elemento de la misma para dar una explicación a la disminución de altura

9.3. Hay cierta transformación de los datos, pero no hay explicación o al menos no se sabe reaccionar ante la contradicción que supone tener fondos llenos para explicar la disminución de la altura.

9.4. Hay cierta transformación de los datos que resulta útil para explicar de forma artificiosa la disminución de la altura.

9.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a hacer un modelo común para ambas sustancias que además les permite dar una explicación a la disminución de la altura. Hay resistencia a la admisión del vacío absoluto.

9.6. La necesidad de explicar la experiencia les lleva, por primera vez, a admitir espacios vacíos entre las partículas

9.7. Explican la experiencia con un modelo previamente construido antes de la entrevista o durante la misma.



EXPERIENCIA 3. ¿POR QUÉ EL AIRE SE COMPRIME Y EL AGUA NO?

NIVEL 1 NIVEL 2 NIVEL 3 NIVEL 4 NIVEL 5 MM

óódd

uull oo

1133

.. AA

AANN

IImmaaggeenn ddeell aaiirree aanntteess yy ddeessppuuééss ddee jjuuggaarr ccoonn llaa jjeerriinnggaa yy ccoommpprroobbaarr llaa aallttaa ccoommpprreessiibbiilliiddaadd

13.1. Conciben el aire continuo. La compresibilidad del aire no les lleva a inferir ningún aspecto de discontinuidad.

13.2. Conciben el aire continuo pero introducen “aspectos de discontinuidad” para explicar la compresibilidad del aire.

13.3. Introducen elementos de discontinuidad (partículas sobre fondos continuos de aire) pero éstos no forman un sistema explicativo. Por tanto no hay explicación o, al menos, no hay reacción ante la contradicción que supone tener fondos llenos de aire.

13.4. Hay una transformación de los datos (partículas sobre fondos etéreos) lo que les lleva a adquirir un sistema explicativo coherente con la resistencia del vacío

13.5. Hay una transformación de los datos lo que les lleva a un sistema explicativo con vacío necesario (partículas – vacío).

13.6. Hay una transformación de los datos lo que les lleva a un sistema explicativo con vacío y con movimiento necesario (partículas, vacío y movimiento)

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14.1. Conciben ambas sustancias continuas. La explicación de las distintas compresibilidades radica en la propia naturaleza de las sustancias.

14.2. Ajustan sus modelos inestables hasta el momento a las nuevas experiencias de compresibilidad, alcanzando modelos continuos con huecos solamente para el aire (y agua continua) o modelos continuos con huecos para ambas sustancias.

14.3. Se alcanzan modelos más elaborados (discontinuos aparentes) para una de las dos sustancias. La otra sigue siendo continua. La sustancia continua se comporta así por su propia naturaleza. Para la “discontinuidad aparente” se hace una transposición de la propiedad macroscópica a los fondos microscópicos.

14.4. Se alcanzan modelos “discontinuos aparentes” para ambas sustancias, esto es, se hace una transposición de las propiedades observadas a los fondos de las partículas. Las explicaciones se basan en la naturaleza de los fondos.

14.5. Se alcanzan modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para el aire. El agua sigue siendo discontinua aparente (partículas/fondo lleno). Las explicaciones intentan ser algo más elaboradas que la mera transposición al nivel microscópico.

14.6. Se mantiene los modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para ambas sustancias, a pesar de que no constituyan un sistema lo suficientemente explicativo como para dar cuenta de las distintas compresibilidades. Explicaciones bloqueadas,

14.7. Se mantienen los modelos “discontinuos rudimentarios” (partículas/vacío) para ambas sustancias, introduciendo estrategias o disposiciones que explican las distintas compresibilidades. Explicaciones desbloqueadas.

14.8. Se alcanzan modelos discontinuos avanzados (partículas/vacío/fuerzas) para ambas sustancias, lo que se deduce como una necesidad derivada de las diferentes compresibilidades.

14.9. Desde un principio se concibe un modelo discontinuo común para ambas sustancias con la existencia de fuerzas entre partículas y movimiento de las mismas.



EXPERIENCIA 3B. ¿POR QUÉ EL GAS COLOREADO SE COMPRIME Y EL AGUA NO?

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¿¿CCóómmoo eess ppoossiibbllee qquuee eell ggaass ccoolloorreeaaddoo ooccuuppee ttooddoo eell rreecciippiieennttee,, aaúúnn ddeessppuuééss ddee ssaaccaarr ppaarrttee ddeell mmiissmmoo??

15.1. Hacen dibujos dominados por la percepción. No hay explicación o ésta se da en el nivel de los hechos.

15.2. Aún dominados por la percepción, introducen algún elemento de discontinuidad para dar una explicación a la compresibilidad del gas. 15.3. Aún dominados por la percepción, introducen elementos (partículas) novedosos. La explicación se da en el nivel de la legalidad, de manera que las partículas no son protagonistas del comportamiento del gas.

15.4. Transforman los datos perceptivos, lo que lleva a usar modelos con fondos transparentes. Se encuentra explicación del comportamiento del gas en la hinchazón de las partículas. 15.5. Transforman los datos perceptivos, lo que les lleva a usar modelos con fondos transparentes. Se encuentra explicación del comportamiento del gas en la disminución y separación de las partículas. Se evita aceptar el vacío en la materia.

15.6. La necesidad de explicar sus observaciones les lleva a admitir un modelo de partículas y vacío necesario. Se explica el comportamiento del gas con la disminución y separación de las partículas.

universidad de granada facultad de ciencias de la ...hera.ugr.es/tesisugr/26083292.pdf · granada,...

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